Efeitos da lei europeia contra desmatamento sobre as exportações brasileiras

Nonnenberg, Marcelo José Braga et al. Working Paper Efeitos da lei europeia contra desmatamento sobre as exportações brasileiras Texto para Discussão, No. 3016 Provided in Cooperation with: Institute of Applied Economic Research (ipea), Brasília Suggested Citation: Nonnenberg, Marcelo José Braga et al. (2025) : Efeitos da lei europeia contra desmatamento sobre as exportações brasileiras, Texto para Discussão, No. 3016, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brasília, https://doi.org/10.38116/td3016-port This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/311739 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/br/ 3016 EFEITOS DA LEI EUROPEIA CONTRA DESMATAMENTO SOBRE AS EXPORTAÇÕES BRASILEIRAS MARCELO JOSÉ BRAGA NONNENBERG MARCELO JOSÉ BRAGA NONNENBERG MICHELLE MARCIA VIANA MARTINS MICHELLE MARCIA VIANA MARTINS ALICIA CECHIN ALICIA CECHIN RUAN DA SILVA VIANNA RUAN DA SILVA VIANNA CARLA CRISTINA PASSOS CRUZCARLA CRISTINA PASSOS CRUZ FERNANDA APARECIDA SILVA FERNANDA APARECIDA SILVA SCARLETT QUEEN ALMEIDA BISPO SCARLETT QUEEN ALMEIDA BISPO FRANCISCO EDUARDO DE LUNA E FRANCISCO EDUARDO DE LUNA E ALMEIDA SANTOSALMEIDA SANTOS 3016 Brasília, fevereiro de 2025 EFEITOS DA LEI EUROPEIA CONTRA DESMATAMENTO SOBRE AS EXPORTAÇÕES BRASILEIRAS MARCELO JOSÉ BRAGA NONNENBERG1 MICHELLE MARCIA VIANA MARTINS2 ALICIA CECHIN3 RUAN DA SILVA VIANNA4 CARLA CRISTINA PASSOS CRUZ5 FERNANDA APARECIDA SILVA6 SCARLETT QUEEN ALMEIDA BISPO7 FRANCISCO EDUARDO DE LUNA E ALMEIDA SANTOS8 1. Técnico de planejamento e pesquisa na Diretoria de Estudos Internacionais do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Dinte/Ipea). E-mail: [email protected].br. 2. Pesquisadora bolsista na Dinte/Ipea e professora na Universidade Federal de Viçosa (UFV). E-mail: michelle.mar[email protected].br. 3. Pesquisadora bolsista na Dinte/Ipea e professora na Universidade Comunitária da Região de Chapecó (Unochapecó). E-mail: [email protected].br. 4. Pesquisador bolsista na Dinte/Ipea. E-mail: [email protected]v.br. 5. Pesquisadora bolsista na Dinte/Ipea. E-mail: [email protected].br. 6. Pesquisadora bolsista na Dinte/Ipea. E-mail: fernanda.apar[email protected].br. 7. Pesquisadora bolsista na Dinte/Ipea. E-mail: [email protected].br. 8. Técnico de planejamento e pesquisa na Dinte/Ipea. E-mail: francisco.sant[email protected].br. Governo Federal Ministério do Planejamento e Orçamento Ministra Simone Nassar Tebet Fundação pública vinculada ao Ministério do Planejamento e Orçamento, o Ipea fornece suporte técnico e institucional às ações governamentais – possibilitando a formulação de inúmeras políticas públicas e programas de desenvolvimento brasileiros – e disponibiliza, para a sociedade, pesquisas e estudos realizados por seus técnicos. Presidenta LUCIANA MENDES SANTOS SERVO Diretor de Desenvolvimento Institucional FERNANDO GAIGER SILVEIRA Diretora de Estudos e Políticas do Estado, das Instituições e da Democracia LUSENI MARIA CORDEIRO DE AQUINO Diretor de Estudos e Políticas Macroeconômicas CLÁUDIO ROBERTO AMITRANO Diretor de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais ARISTIDES MONTEIRO NETO Diretora de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura FERNANDA DE NEGRI Diretor de Estudos e Políticas Sociais RAFAEL GUERREIRO OSÓRIO Diretora de Estudos Internacionais KEITI DA ROCHA GOMES Chefe de Gabinete ALEXANDRE DOS SANTOS CUNHA Coordenadora-Geral de Imprensa e Comunicação Social GISELE AMARAL DE SOUZA Ouvidoria: https://www.ipea.gov.br/ouvidoria URL: https://www.ipea.gov.br Texto para Discussão Publicação seriada que divulga resultados de estudos e pesquisas em desenvolvimento pelo Ipea com o objetivo de fomentar o debate e oferecer subsídios à formulação e avaliação de políticas públicas. © Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2025 Efeitos da lei europeia contra desmatamento sobre as exportações brasileiras / Marcelo José Braga Nonnenberg ... [et al.]. – Brasília, DF: Ipea, 2025. 135 p.: il., gráfs., mapas. – (Texto para Discussão ; n. 3016). Inclui Bibliografia. ISSN 1415-4765 1. EUDR. 2. Soja. 3. Carne Bovina. 4. Lei Antidesmatamento. 5. Degradação Ambiental. I. Nonnenberg, Marcelo José Braga. II. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. CDD 382.6 Ficha catalográfica elaborada por Elizabeth Ferreira da Silva CRB-7/6844. Como citar: NONNENBERG, Marcelo José Braga et al. Efeitos da lei europeia contra desmatamento sobre as exportações brasileiras. Brasília, DF: Ipea, fev. 2025. 135 p. : il. (Texto para Discussão, n. 3016). DOI: https://dx.doi.org/10.38116/td3016-port JEL: F1; F13; Q17; Q27; Q56. DOI: https://dx.doi.org/10.38116/td3016-port As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e ePUB (livros e periódicos). 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SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO .......................................................................... 8 2 O REGULAMENTO EUROPEU: PROTECIONISMO OU OBJETIVO AMBIENTAL LEGÍTIMO? ..................................12 2.1 Estratégias anteriores ao regulamento ................................... 12 2.2 Produtos livres de desmatamento: o regulamento europeu .. 15 2.3 Descontentamento internacional: o regulamento como medida protecionista ..................................................... 22 2.4 O unilateralismo da UE e o reconhecimento da OMC ............ 26 3 DESMATAMENTO GLOBAL E O CASO BRASILEIRO ........29 4 EFEITOS AMBIENTAIS E ECONÔMICOS DO DESMATAMENTO: UMA REVISÃO DE LITERATURA .......37 5 CUSTO SOCIOAMBIENTAL DO DESMATAMENTO E BENEFÍCIOS DAS FLORESTAS DE PÉ.............................46 6 METODOLOGIA .....................................................................53 7 ANÁLISE DOS RESULTADOS ...............................................57 7.1 O desmatamento no Brasil ....................................................... 57 7.2 O caso da soja........................................................................... 64 7.3 O caso da carne bovina ............................................................ 85 7.4 Discussão dos resultados ......................................................106 8 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................112 REFERÊNCIAS ........................................................................114 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR .......................................121 APÊNDICE A ...........................................................................122 APÊNDICE B ............................................................................126 APÊNDICE C............................................................................130 SINOPSE Este estudo investiga os efeitos do Regulamento Europeu 2023/1115 (Regulation on Deforestation Free Products – EUDR), que visa eliminar o desmatamento e a degradação florestal nas cadeias de suprimento de produtos agrícolas importados pela União Europeia (UE), sobre as exportações brasileiras de soja e carne bovina. O desmatamento, um dos principais fatores para as emissões de gases do efeito estufa (GEE) e perda de biodiversidade, está fortemente ligado à expansão agrícola, especialmente para a produção de soja, carne bovina e outros produtos considerados de risco florestal pelo regulamento. O regulamento afeta potencialmente países exportadores, especialmente aqueles na América Latina e Sudeste Asiático, onde o desmatamento para a expansão agrícola é mais prevalente. No caso do Brasil, grande exportador de soja e carne bovina, a implementação do EUDR pode ter implicações significativas. No entanto, embora uma parcela das exportações de soja e carne ainda esteja vinculada ao desmatamento ilegal, uma grande parte da produção brasileira está em conformidade com as legislações ambientais nacionais. Além disso, grande parte do contingente exportado para a UE está sujeita a certificações privadas que garantem que a produção exportada é livre de desmatamento. Com o intuito de estimar os efeitos do EUDR, foi proposta uma metodologia a partir das limitações dos dados disponíveis, para categorizar municípios e biomas conforme o risco de desmatamento associado às suas exportações. Por meio de um indicador que considera os municípios críticos, foi feito um levantamento dos potenciais efeitos do EUDR sobre as exportações brasileiras de soja e carne bovina. Os resultados indicam que o Cerrado e a Amazônia têm maior potencial de perda de exportações, com impactos mais pronunciados para a soja no Cerrado e para a carne bovina na Amazônia. Entretanto, como as exportações para a UE são relativamente baixas em relação às exportações totais do Brasil para outros mercados, as exportações críticas da Amazônia seriam afetadas em uma magnitude de 7% do total, enquanto no Cerrado esse percentual seria de 3%. Esses valores consideram os municípios identificados como críticos nos anos de 2021 e 2022, já que a lei considera vetar as exportações dos fornecedores que desmataram a partir de 31 de dezembro de 2020. Ao considerar a quantidade de municípios críticos, foram identificados 480 para a soja e 918 municípios para a carne. A discussão dos resultados destaca a complexidade das interações entre os diferentes elos das cadeias de suprimentos e as preocupações ambientais. Para obter resultados mais robustos, é necessário relacionar o insumo agrícola ao desmatamento, para isso é preciso um esforço em termos de rastreabilidade e estudos de campo, visando identificar os percursos dos produtos até chegarem aos mercados de importação. Embora as exportações brasileiras de carne bovina e soja para a UE não apresentem uma exposição elevada em termos agregados, certas regiões e municípios podem enfrentar riscos significativos devido ao desmatamento associado à produção destes bens. Isso vai implicar custos de conformidade para alcançar os requisitos de devida diligência. Os resultados reforçam a necessidade de esforços contínuos para aprimorar as políticas públicas e as práticas de produção, visando mitigar os impactos ambientais e garantir a competitividade e a sustentabilidade do setor agropecuário brasileiro no mercado global. Ademais, além de analisar os possíveis efeitos econômicos, o trabalho discute políticas que poderiam elevar o valor da floresta em pé, reduzindo os incentivos ao desmatamento. A regulamentação europeia é vista como um passo importante para a governança ambiental global, mas sua eficácia dependerá de um compromisso conjunto entre países importadores e exportadores para mitigar os danos ambientais. Palavras-chave: EUDR; soja; carne bovina; lei antidesmatamento; degradação ambiental. ABSTRACT This study investigates the effects of European Regulation 2023/1115 (Regulation on Deforestation Free Products – EUDR), which aims to eliminate deforestation and forest degradation in the supply chains of agricultural products imported by the European Union (EU), on Brazilian exports of soy and beef. Deforestation, one of the main factors for greenhouse gas emissions and loss of biodiversity, is strongly linked to agricultural expansion, especially for the production of soy, beef, and other products considered forest risk by regulation. The regulation potentially affects exporting countries, especially those in Latin America and Southeast Asia, where deforestation for agricultural expansion is most prevalent. In the case of Brazil, a major exporter of soy and beef, the implementation of the EUDR could have significant implications. However, although a portion of soy and meat exports are still linked to illegal deforestation, a large part of Brazilian production complies with national environmental legislation. Furthermore, a large part of the quota exported to the EU is subject to private certifications that guarantee that the exported production is free from deforestation. To estimate the effects of the EUDR, a methodology was proposed based on the limitations of available data, to categorize municipalities and biomes according to the risk of deforestation associated with their exports. Using an indicator that considers critical municipalities, a survey was made of the potential effects of the EUDR on Brazilian soy and beef exports. The results indicate that the Cerrado and the Amazon have greater potential for lost exports, with more pronounced impacts for soy in the Cerrado and for beef in the Amazon. However, as exports to the EU are relatively low in relation to Brazil’s total exports to other markets, affected exports from the Amazon was affected by a magnitude of 7% of the total, while in the Cerrado this percentage would be 3%. These values share the municipalities identified as critical in the years 2021 and 2022, as the law considers vetoing exports from suppliers who deforested as of December 31, 2020. When considering the number of critical municipalities, 480 were identified for soy and 918 municipalities for meat. The discussion of the results highlights the complexity of interactions between different links in supply chains and environmental concerns. To obtain more robust results, it is necessary to relate the agricultural input to deforestation, for this, an effort is needed in terms of traceability and field studies, to identify the routes of the products until they reach the import markets. Although Brazilian beef and soy exports to the EU do not present a high exposure in aggregate terms, certain regions and municipalities may face significant risks due to deforestation associated with the production of these goods. This will incur compliance costs to achieve due diligence requirements. The results reinforce the need for continuous efforts to improve public policies and production practices, aiming to mitigate environmental impacts and guarantee the competitiveness and sustainability of the Brazilian agricultural sector in the global market. Furthermore, in addition to analyzing the possible economic effects, the work discusses policies that could increase the value of the standing forest, reducing incentives for deforestation. European regulation is seen as an important step towards global environmental governance, but its effectiveness will depend on a joint commitment between importing and exporting countries to mitigate environmental damage. Keywords: EUDR; soy; beef; anti-deforestation law; environmental degradation. TEXTO para DISCUSSÃO 8 3016 1 INTRODUÇÃO O desmatamento é uma das principais causas das emissões de gases do efeito estufa (GEE), perda da biodiversidade e ameaça aos meios de subsistência rural (Pendrill et al., 2019; Brusselen, Cramm e Tegegne, 2023). A perda de cobertura florestal no mundo está relacionada às alterações no uso da terra para a ampliação da área agricultável, em particular para a produção de soja, pecuária bovina, óleo de palma, borracha, cacau, café e extração de madeira. Pendrill et al. (2019) designaram esses bens como “produtos de risco florestal”, que foram os mesmos adotados pela União Europeia (UE) no Regulamento Europeu 2023/1115 (Regulation on Deforestation Free Products – EUDR),1 que associou o desmatamento e a degradação florestal à produção agrícola. As tendências de desmatamento vinculadas à atividade agrícola não podem se limitar apenas pela dinâmica nacional, devem levar em conta os padrões de consumo de todos os países, que se manifestam pelo comércio internacional (Meyfroidt et al., 2013). Um documento europeu 2 afirma que, entre 1990 e 2008, a UE consumiu um terço dos produtos agrícolas comercializados globalmente associados ao desmatamento, reconhecendo que seu consumo de bens agrícolas foi responsável por 10% do desmatamento e da degradação florestal em escala mundial. Uma avaliação de impacto descrita no próprio regulamento estimou que, sem uma intervenção regulamentar adequada, o consumo e a produção dos sete produtos reduziriam as áreas de floresta em aproximadamente 248 mil hectares por ano até 2030. A partir dessa perspectiva, o EUDR propõe regular o comércio internacional e doméstico dos países da UE sobre a importação de produtos de risco florestal e seus derivados, proibindo a colocação desses produtos no mercado europeu se forem provenientes de áreas desmatadas ou degradadas. A iniciativa é encabeçada pelo reconhecimento de que o bloco estimula o desmatamento ao consumir commodities produzidas em áreas desmatadas de outros países. Portanto, regulamentar os produtos consumidos pode ser eficaz em reduzir seu contributo ao desmatamento no mundo. Até então, as negociações comerciais entre a UE e seus parceiros permitiam que os países continuassem desmatando legalmente, em respeito às próprias leis. No entanto, devido à falta de controle dos exportadores sobre o desmatamento ilegal e à falta de transparência em sua produção, os compradores europeus aumentaram suas exigências, 1. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32023R1115&qid= 1687867231461. Acesso em: 7 maio 2024. 2. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021PC0706 (parágrafo 14). Acesso em: 7 maio 2024. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 15 3016 FIGURA 1 Benefícios de manter as florestas (à esquerda) e prejuízos do desmatamento (à direita), associados aos ODS Renda gerada pelos produtos florestais Obtenção de alimentos diretamente das florestas Plantas medicinais Preservação das nascentes, fornecimento de água doce para consumo e irrigação Desenvolvimento econômico sustentável e equitativo, com emprego digno para todos Redução das desigualdade de rendimentos Padrões de consumo e de produção sustentáveis Captura e armazenamento de carbono Conservação da biodiversidade ODS apoiados pela conservação das florestas Maior vulnerabilidade a fenômenos meteorológicos extremos Aumento da variabilidade da precipitação e redução dos polinizadores Doenças respiratórias causadas por incêndios florestais Gestão insustentável dos recursos hídricos Crescimento econômico insustentável e falta de trabalho digno Desigualdade de rendimentos Padrões de consumo e de produção insustentáveis Aumento das emissões líquidas de monóxido de carbono, eventos climáticos extremos Perda da biodiversidade ODS prejudicados pelo desmatamento Fonte: European Commission. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/ HTML/?uri=CELEX:52019DC0352. Elaboração dos autores. 2.2 Produtos livres de desmatamento: o regulamento europeu A evolução das políticas europeias para manter a cobertura florestal não é recente em seu reconhecimento dos efeitos ambientais do desmatamento. A figura 2 mostra que os interesses do bloco em reduzir o desmatamento remontam ao FLEGT de 2003. Contudo, dada a necessidade de adotar medidas mais estritas, o Regulamento Europeu 2023/1115 do Parlamento Europeu e do Conselho, aprovado em 31 de maio de 2023,16 ofereceu uma opção regulatória obrigatória, e não mais voluntária, para alcançar prioridades ambientais mais urgentes, envolvendo um maior número de setores, não apenas madeira, como previa o FLEGT, mas também cacau, café, óleo de palma, borracha, soja e madeira. 16. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32023R1115&- qid=1687867231461. Acesso em: 21 ago. 2023. TEXTO para DISCUSSÃO 16 3016 FIGURA 2 Evolução das políticas europeias antidesmatamento Maio de 2003 Novembro de 2021 Dezembro de 2022 Junho de 2023 30 de dezembro de 2024 30 de junho de 2025 A EU adotou o Plano de Ação para a Fiscalização, Governança e Comércio de Madeiras (FLEGT) Comissão Europeia adota proposta de regulamento sobre produtos livres de desmatamento EU estabelece acordo sobre regulamento sobre produtos livres de desmatamento Regulamento (UE) 2023/1115 é publicado no jornal oficial da União Europeia e entra em vigor Inicia-se a implementação das disposições do regulamento Regulamento entra em vigor para micro e pequenas empresas Fonte: European Commission. Disponível em: https://environment.ec.europa.eu/topics/forests/ deforestation_en. Elaboração dos autores. Com o objetivo de estabelecer uma base sólida para as discussões regulatórias subsequentes, a figura 3 destaca as cinquenta principais palavras-chave encontradas no texto da lei. De uma forma resumida, o conteúdo regulatório prevê que os operadores autorizados a atuarem no mercado europeu, que são as empresas responsáveis por colocar o produto nesse mercado, terão de fiscalizar suas respectivas cadeias de suprimento, com o objetivo de garantir que seus produtos ou insumos não estejam ligados a ações de desmatamento. Para isso, devem apresentar declarações de devida diligência (due diligence), que contêm um conjunto de medidas exigidas pelos próprios operadores e comerciantes, para garantir que os produtos que colocam no mercado não contribuem para o desmatamento ou a degradação florestal, incluindo informações sobre a geolocalização da produção. Se identificado algum risco, os operadores devem tomar medidas para reduzi-lo a um nível insignificante ou nulo. Isso pode incluir mudar de fornecedor ou exigir garantias adicionais de conformidade. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 17 3016 FIGURA 3 Cinquenta palavras-chave mais mencionadas no texto do Regulamento Europeu 2023/1115 do Parlamento Europeu Fonte: Regulamento Europeu 2023/1115 do Parlamento Europeu publicado no idioma inglês. Elaboração dos autores. Obs.: A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). O EUDR pretende alcançar um equilíbrio entre proteger os interesses comerciais dos operadores e comerciantes que lidam com os produtos de risco florestal e seus derivados, minimizando a interrupção das cadeias de abastecimento, e garantir o direito fundamental à proteção do ambiente. Para isso, estabelece uma data limite, 31 de dezembro de 2020, a partir da qual as terras que dão origem aos bens agrícolas, os produtos derivados ou alimentados com insumos dessas áreas e foram sujeitas ao desmatamento ou degradação florestal, terão seus produtos impedidos de serem comercializados ou exportados para a UE. A data limite é anterior à data de entrada em vigor do regulamento, 30 de dezembro de 2024. Essa escolha ocorreu para evitar a aceleração das atividades de desmatamento e degradação entre o anúncio da proposta e a data de entrada em vigor. TEXTO para DISCUSSÃO 18 3016 O regulamento deverá reconhecer o objetivo ambiental perseguido e confirmar a data de referência limite proposta para garantir que os produtores e operadores que causaram desmatamento e degradação florestal durante o período de negociação do regulamento não sejam autorizados a colocar no mercado os produtos de base e derivados em causa produzidos nessas áreas, nem a exportá-los. O EUDR adota uma abordagem sistêmica, pois considera a interação entre dife - rentes atores que participam de sistemas complexos de produção e comercialização. Todos os envolvidos são submetidos à estrutura normativa, na qual o cumprimento de requisitos de devida diligência são exigências para garantir conformidade com a lei. O regulamento foi desenvolvido a partir de uma avaliação de impacto que propunha dezessete medidas políticas, incluindo instrumentos regulatórios e não regulatórios. Essas medidas foram avaliadas a partir da viabilidade de aplicação, eficácia e eficiência em termos de redução do desmatamento, proporcionalidade jurídica e aceitação das partes interessadas dos Estados-membro da UE e países terceiros. A partir de uma triagem inicial, cinco propostas foram avaliadas como opções para reduzir o desmatamento, as quais são resumidas a seguir. 1) Um procedimento de avaliação rigorosa e obrigatória. 2) Um sistema de avaliação comparativa (benchmarking) e um registro de operadores que violaram as regras, juntamente com um sistema de avaliação rigorosa e obrigatória aprimorado. 3) Uma certificação pública que se torna obrigatória, juntamente com requisitos mais rigorosos de avaliação. 4) A obrigatoriedade de rotulagem compulsória, acompanhada de critérios mais rigorosos de avaliação. 5) Um requisito de não desmatamento para produtos destinados ao mercado da UE, respaldado por sistemas de avaliação comparativa e avaliações específicas por país. Todas as alternativas compartilhavam características comuns, uma vez que têm como ponto inicial uma clara definição de “produtos livres de desmatamento”, conforme estabelecido pela definição de floresta da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (Food and Agriculture Organization – FAO). 17 Isso implica que, 17. Essa definição é discutida nas seções posteriores. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 19 3016 além das conformidades com as leis do país de origem, os produtos devem cumprir critérios de desmatamento zero para serem admitidos em território europeu. Outro ponto em comum é a definição do escopo dos produtos sujeitos a revisões regulares e atualizações. Essa escolha se baseou principalmente em commodities, já que apresentam grande associação com o desmatamento e estão, direta ou indiretamente, relacionadas ao consumo da UE. As alternativas 2 a 4 recomendavam a exigência de uma medida de devida diligência, que determina que as empresas e as demais partes envolvidas adotem procedimentos apropriados para assegurar que os produtos que comercializam ou produzem estejam em conformidade com esses padrões, verificando sua procedência e legalidade. A opção escolhida, e que deu origem ao EUDR, foi a alternativa 2. A escolha ocorreu por meio de consulta pública aberta, votada por empresas, associações e organizações não governamentais (ONGs). A opção eleita é um instrumento regulatório rigoroso e obrigatório, que combina sistemas de benchmarking com requisitos de devida diligência. Os sistemas de benchmarking servem para verificar o nível de risco de desmatamento e degradação relacionado às commodities do respectivo país ou regiões do país exportador. A avaliação é relativa e envolve comparação entre os países a partir de medidas de desempenho, que implica critérios quantitativos, objetivos e internacionalmente reconhecidos. Essa avaliação classifica os países em três categorias de risco: baixo, padrão (médio) ou alto. O tipo de categoria atribuído ao país define o nível de devida diligência que os operadores da UE devem exercer ao lidar com produtos provenientes desses países. Para produtos de países de baixo risco, os operadores podem adotar processos simplificados; para produtos de países de alto risco, as autoridades competentes devem aplicar um escrutínio mais rigoroso. Inicialmente, é atribuído a cada país o rótulo de “baixo risco”. À medida que as autoridades dos Estados-membro da UE identificarem inconsistências, as economias avançarão para as categorias de médio e alto risco. Diante de uma mudança de categoria, os países podem responder e fornecer informações adicionais para solucionar a situação. O Observatório de Desmatamento da UE (EU Deforestation Observatory) auxiliará os operadores no fornecimento de mapas de referência que informarão a avaliação de riscos. A sua utilização não é vinculativa, exclusiva nem obrigatória, mas os países são incentivados a fornecer feedback e comentários.18 18. Disponível em: https://agims-qna.wto.org/public/Pages/en/ViewQnA_Validated.aspx?officialID=108068&- caller=https://agims-qna.wto.org/public/Pages/en/SearchResult.aspx. Acesso em: 24 maio 2023. TEXTO para DISCUSSÃO 20 3016 Com isso, a disponibilização pública dos dados utilizados para o benchmarking, os motivos para uma eventual mudança de classificação proposta e a resposta do país contribuirão para a transparência e clareza do processo. Essa iniciativa de apoio da UE não apenas ajuda os operadores a exercerem a devida diligência, mas também incentiva os países produtores a adotarem práticas mais sustentáveis19 em seus sistemas de produção agrícola, contribuindo para tornar as cadeias de abastecimento mais transparentes e sustentáveis. Manter a condição de “baixo risco” é importante, uma vez que, quanto maior o risco associado ao país, maior será o rigor atribuído à conferência aos deveres de devida diligência dos produtos enviados posteriormente. Na etapa de verificação, serão consideradas: i) as taxas de desmatamento e degradação florestal; ii) as taxas de expansão de terras agrícolas para commodities relevantes; e iii) tendências de produção das mercadorias de risco florestal. Além desses pontos, também são relevantes as contribuições nacionais para a redução de emissões de GEE, a existência de acordos com a UE e a legislação nacional relacionada à prevenção de desmatamento e degradação florestal. Os procedimentos de devida diligência envolvem a coleta de informações, documentos de avaliação de risco e dados que os operadores devem adotar para garantir que os produtos cumprem os requisitos do regulamento, ou seja, são livres de desmatamento e foram produzidos de acordo com a legislação do país de produção. O sistema de devida diligência contém três elementos principais: os requisitos de informação, no qual os operadores devem obter informações sobre as fontes e fornecedores dos produtos, incluindo detalhes sobre a produção e conformidade com a legislação; a avaliação de risco, em que são avaliados os riscos de que os produtos estejam associados ao desmatamento − isso pode envolver o uso de informações como a localização da produção e o histórico do fornecedor; e as medidas para mitigar esses riscos, que implica medidas para reduzi-los a um nível insignificante ou nulo − isso pode incluir mudar de fornecedor ou exigir garantias adicionais de conformidade. Sobre a comprovação alcançada por meio da identificação da área de produção, a partir das coordenadas geográficas específicas das áreas produtivas, a UE dispõe no EUDR o fornecimento de dados e serviços espaciais disponibilizados pelo seu programa espacial Egnos/Galileo e Copernicus. Esse sistema de georreferenciamento fornece informações de satélites sobre as cadeias de abastecimento para entidades públicas, consumidores e empresas, além de prover documentações que permitam identificar a produção e associá-la ao desmatamento, à degradação florestal e às mudanças 19. Neste documento, a palavra sustentável, usada no contexto da produção agropecuária livre do desmatamento, refere-se às práticas ambientalmente responsáveis. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 21 3016 na cobertura florestal. Essas informações compõem os documentos incluídos nos procedimentos de devida diligência e representam uma garantia de que o produto não contenha riscos, mesmo insignificantes, de desmatamento. O papel dos operadores é assegurar que os produtos e seus derivados estejam em conformidade com o regulamento. Os procedimentos de devida diligência, que asseguram a adequação com a lei, devem ser previamente inseridos no sistema de informações, antes da inserção do produto no mercado. Além disso, os operadores devem ser capazes de receber e investigar preocupações fundamentadas de partes interessadas, que podem exigir relatórios públicos anuais sobre seus sistemas de devida diligência, os quais devem ser projetados para garantir o acesso a informações detalhadas sobre as origens e os fornecedores das mercadorias, com informações que comprovem a ausência de desmatamento e degradação florestal e a adequação aos requisitos de legalidade. Os relatórios de devida diligência são necessários para atualizar o sistema de benchmarking, que atribui a cada país um nível de risco relacionado à produção de commodities, com base em sua conformidade com as disposições do regulamento. Embora o regulamento imponha obrigações diretas aos operadores e comerciantes, seus efeitos são deliberadamente projetados para abranger produtores e fornecedores intermediários dos produtos em cadeias de abastecimento vinculadas. Consequentemente, esses intermediários têm a necessidade de cumprir e fornecer, por meio de contratos sequenciais, informações, dados e documentos requeridos pelo artigo 9 do EUDR, que envolve a coleta de dados sobre a localização de onde as commodities e os produtos foram produzidos, além de possíveis informações adicionais. Essa expectativa de cooperação se estende à análise de devida diligência realizada pelos operadores e comerciantes. Os produtores de menor porte expressam preocupações sobre as exigências do regulamento, uma vez que não existe clareza suficiente a respeito das expectativas sobre seus processos de produção na cadeia de abastecimento. A lei determina que pequenas e médias empresas terão tratamento diferenciado, com obrigações e responsabilidades diferentes em relação à coleta de informações e conformidade. Isso inclui, por exemplo, exigências de devida diligência simplificadas. Além disso, para micro e pequenas empresas, as obrigações dos operadores e dos comerciantes são aplicáveis a partir do dia 30 de junho de 2025. Algumas ONGs veem o regulamento como uma oportunidade para fortalecer a competitividade dos pequenos produtores nas cadeias de valor globais. Entretanto, os pequenos produtores a montante podem não ter condições técnicas e financeiras suficientes para alterar os seus processos da cadeia de abastecimento ou realizar a TEXTO para DISCUSSÃO 22 3016 devida diligência de conformidade. Consequentemente, poderão não obter sucesso no cumprimento dos requisitos regulamentares da UE, com a consequente exclusão das cadeias de abastecimento dos produtos listados. Esse efeito pode levar à necessidade de buscar mercados alternativos com regras menos rigorosas. Essa é uma das críticas realizadas ao EUDR, que só beneficiará esse nicho de fornecedores se receberem apoio técnico e financeiro por parte dos setores público e privado para atender aos requisitos (Chun, 2023). Para concluir, o regulamento introduz uma série de medidas punitivas em caso de violação das regulamentações. Na iminência de riscos de não conformidade, é recomendada a suspensão da disponibilização dos produtos no mercado e a livre circulação desses produtos. Nesse caso, as autoridades devem exigir que o operador ou comerciante tome medidas corretivas apropriadas para alcançar o cumprimento dentro de um prazo especificado. Além disso, as deliberações compreendem multas que devem ser especificadas conforme o prejuízo ambiental, com um montante equivalente a pelo menos 4% do faturamento anual total do operador. Também há a apreensão dos produtos e dos lucros correspondentes, bem como a transferência temporária de importação e comercialização de produtos abrangidos pelo regulamento. A próxima subseção explora as discussões internacionais sobre o EUDR e a abordagem antidesmatamento adotada por outros países. 2.3 Descontentamento internacional: o regulamento como medida protecionista Até o momento, não existe um fórum multilateral na Organização Mundial do Comércio (OMC) que reúna as principais nações produtoras de commodities para discutir alternativas que permitam conciliar o aumento da produção e o abastecimento de alimentos com a proteção ambiental (Lopes, Chiavari e Segovia, 2023). O EUDR representa uma iniciativa que pode envolver os países fornecedores na busca por soluções que harmonizem a produção e a redução do desmatamento. No entanto, esta ação é unidirecional e impositiva na relação com parceiros comerciais, o que suscita preocupações relacionadas às regras multilaterais da OMC. Em 15 de março de 2022, o Brasil, apoiado por Paraguai e Argentina, abriu um questionamento no Sistema de Gestão de Informações Agrícolas20 da OMC expressando preocupações em relação à, até então, proposta de regulamento da UE sobre os produtos 20. Disponível em: https://agims-qna.wto.org/public/Pages/en/ViewQnA_Validated.aspx?officialID=100071&- caller=http%3a//agims-qna.wto.org/public/Pages/en/SearchResult.aspx. Acesso em: 18 out. 2023. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 23 3016 livres de desmatamento. Entre os pontos levantados pelo Brasil para a UE, destacam-se os que se seguem. 1) Por que optou por proibições de importação, e não por medidas comerciais menos restritivas? 2) Dados os objetivos globais estabelecidos no Pacto Ecológico Europeu, por que optou por aplicar proibições de importação que se concentram em produtos agrícolas e políticas de uso da terra, em vez de em bens industriais e fontes de energia “sujas” nos processos de produção? Isso não discriminará países em desenvolvimento que dependem do setor agrícola para promover seu desenvolvimento? No mesmo fórum, a UE responde que a proposta não envolve uma proibição de importação, mas um sistema de devida diligência para os operadores que colocam no mercado da UE produtos específicos associados ao desmatamento e à degradação. Além disso, alega que a medida escolhida é menos distorciva ao comércio e ambiciosa. Sobre a segunda pergunta, a UE descreve outras iniciativas relacionadas ao Pacto Ecológico. O Mecanismo de Ajustamento Fronteiriço de Carbono (Carbon Border Adjustment Mechanism – CBAM) é um exemplo de medida climática projetada para evitar o risco de fuga de carbono e apoiar a ambição do bloco na mitigação das alterações climáticas. A ideia é igualar o preço do carbono entre produtos nacionais e importados, assegurando que os objetivos climáticos da UE não sejam comprometidos pela transferência de produção para países com políticas menos ambiciosas. Inicialmente, os produtos cobertos pelo CBAM são cimento, ferro e aço, alumínio, fertilizantes e eletricidade, bem como setores com alto risco de fuga de carbono e altas emissões de carbono. Em 27 de junho de 2022, o Brasil, apoiado pelo Paraguai, pede à UE uma explicação sobre os critérios específicos utilizados para diferenciar os países com base no risco de produção e não conformidade. 21 A UE responde que o sistema de avaliação comparativo (benchmark) por país estimulará a proteção e a governança das florestas nos mercados fornecedores, facilitará o comércio e otimizará os esforços de aplicação. O Brasil argumentou que o regulamento proposto é um obstáculo ilegítimo ao comércio internacional e não contribuirá eficazmente para reduzir o desmatamento. Foi enfatizado que a contenção da perda de cobertura florestal requer políticas públicas abrangentes de curto, médio e longo prazo, e que as restrições comerciais são limitadas e podem prejudicar as produções rurais. 21. Disponível em: https://agims-qna.wto.org/public/Pages/en/ViewQnA_Validated.aspx?officialID=101033&- caller=http%3a//agims-qna.wto.org/public/Pages/es/SearchResult.aspx. Acesso em: 18 out. 2023. TEXTO para DISCUSSÃO 24 3016 Além disso, o Brasil defende que o comércio internacional pode ser um canal para promover o desenvolvimento sustentável e melhorar simultaneamente as dimensões econômicas, sociais e ambientais. No entanto, o regulamento ignora os efeitos positivos e propõe restrições comerciais incoerentes com os princípios da Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável. Em 21 de novembro de 2022, o Brasil enfatizou que a iniciativa de transição verde não deve prejudicar os parceiros comerciais e criticou a legislação da UE de proteção florestal como extraterritorial e prejudicial aos países em desenvolvimento. A Argentina destacou que a responsabilidade ambiental compartilhada deve ser diferenciada pela responsabilidade histórica pela degradação ambiental. O Paraguai expressou desapontamento com a falta de respostas específicas da UE nos questionamentos anteriores, expressando falta de transparência por parte do bloco europeu. Na mesma linha, a Colômbia enfatizou que seus produtores já enfrentam regulamentações nacionais ambientais rigorosas, especialmente porque 50% do seu território mantém florestas primárias. Isso torna o controle dessas áreas complexo e dispensável, devido aos climas úmidos e tropicais, diferente do que é observado na Europa. Portanto, a Colômbia solicita que as medidas da UE considerem as variações ambientais e geográficas entre países. A Costa do Marfim alertou que a iniciativa da UE poderia causar distorções comerciais e prejuízos, principalmente à competitividade das empresas exportadoras, afetando a sua economia. Recomendou, por essa razão, que o bloco buscasse implementar uma abordagem multilateral e realizar consulta contínua com os parceiros para encontrar uma solução eficaz. Em 27 de março de 2023,22 Brasil, Paraguai, Equador e Argentina novamente argumentaram que a legislação da UE tem aspectos extraterritoriais e pode determinar um modelo de desenvolvimento sobre outros países que não compartilham as mesmas metas ambientais. A Argentina alega que a UE não considera as diferenças nas políticas ou no desenvolvimento dos países e despreza o histórico de danos ambientais causados pelos países desenvolvidos, como os que compõem a UE, no seu processo de desenvolvimento. Também levanta preocupações de que o regulamento possa ir além dos princípios da OMC, especialmente no que diz respeito à nação mais favorecida e ao tratamento nacional. O Equador destaca a importância do princípio das responsabilidades comuns, mas diferenciadas, e pede à UE que reveja as suas políticas, alegando que o regulamento tem efeitos extraterritoriais e não é compatível com acordos internacionais sobre mudanças climáticas. 22. Disponível em: https://agims-qna.wto.org/public/Pages/en/ViewQnA_Validated.aspx?officialID=104061&caller=https://agims-qna.wto.org/public/Pages/en/SearchResult.aspx. Acesso em: 18 out. 2023. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 31 3016 BOX 1 Metodologia de identificação de desmatamento e perda de área de cobertura florestal da FAO A terminologia utilizada nos métodos de estimativa da FAO é a principal fonte de dados para atividades florestais no mundo. Entre 1948 e 1963, as estatísticas eram fornecidas por meio de questionários enviados aos países. A partir de 1980, as avaliações assumiram uma técnica mais sólida, baseando-se na análise de referências nacionais apoiadas por pareceres de peritos, detecção remota e modelos estatísticos.1 De 1990 até as avaliações mais recentes, as estimativas passaram a ser fornecidas por imagens de satélite de alta definição, com envolvimento de pessoas com conhecimentos locais sobre a vegetação e os usos do solo. Além disso, é feita uma comparação histórica com as imagens de satélites de anos anteriores, e são usados softwares de sensoriamento remoto alternativos para validar os resultados encontrados. O objetivo é garantir a consistência global dos dados recolhidos.2 A figura 4 exemplifica uma área desmatada no Brasil, associada à agricultura, no período de um ano. A análise intertemporal das imagens disponíveis tanto no Landsat (programa da Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço – Nasa) para 2000, 2010 e 2018, bem como no Google Earth (serviço de visualização de mapas e imagens de satélite fornecido pelo Google) representam parcelas amostrais de 1 ha. O Copernicus provê informações com base em observações por satélite e in situ, ou seja, por meio de estações meteorológicas terrestres, que calibram e validam as missões de satélites. Os serviços Copernicus fornecem dados quase em tempo real em nível global, local e regional. As informações remontam a anos e décadas, tornando-os passíveis de comparação, identificação de padrões e anomalias.3 Elaboração dos autores. Notas: 1 Disponível em: https://www.fao.org/forest-resources-assessment/past-assessments/en/. Acesso em: 8 abr. 2024. 2 Disponível em: https://www.fao.org/forest-resources-assessment/remote-sensing/fra-2020-remote-sensing-survey/methodology/en/; https://www.fao.org/forest-resources-assessment/ remote-sensing/en/. Acesso em: 8 abr. 2024. 3 Disponível em: https://www.copernicus.eu/en/about-copernicus/copernicus-detail. Acesso em: 8 abr. 2024. TEXTO para DISCUSSÃO 32 3016 FIGURA 4 Exemplo de imagem de satélite utilizada para estimar o desmatamento no Brasil Fonte: Branthomme et al. (2023, p. 14). Obs.: A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). De acordo com a FAO (2020), a expansão agrícola é responsável por aproximadamente 88% do desmatamento em âmbito global, com mais da metade da perda florestal resultante da conversão de áreas florestais em terras para agricultura. A pecuária, por seu turno, contribui com aproximadamente 40% da perda de cobertura florestal. Os biomas tropicais são os que apresentam maior área desmatada. Na América do Sul, quase 70% do desmatamento está associado à pecuária bovina e aproximadamente 22%, à produção de commodities agrícolas. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 33 3016 Em 2020, as maiores extensões florestais do mundo encontravam-se em cinco países: Rússia, com 815 milhões de hectares, representando 20,1% do total; Brasil, com 497 milhões de hectares, equivalente a 12,2%; Canadá (347 milhões de hectares, ou 8,5%); Estados Unidos (310 milhões de hectares, ou 7,6%) e China (220 milhões de hectares, ou 5,4%). Os demais países somam 1.870 milhões de hectares, correspondendo a 46,1% da área total de florestas (FAO, 2020).32 As maiores porções de florestas protegidas mundialmente estão principalmente em duas regiões: América do Sul, que abriga 31% desse patrimônio natural, e a África, com 27%. Porém, essas duas regiões mantiveram as maiores taxas de desmatamento entre 1990 e 2020. Neste período, a perda média anual de floresta foi de 12,9 milhões de hectares por ano na América do Sul e 10,6 milhões de hectares por ano na África (FAO, 2020). Apesar desse dado, é observada uma redução na perda de cobertura florestal na América do Sul ao longo do tempo. Entre 2000 e 2010, a redução média da cobertura florestal foi de 5,25 milhões de hectares por ano, enquanto entre 2010 e 2020 diminuiu para 2,6 milhões de hectares por ano. Essa tendência regional é resultado, principalmente, de políticas contra o desmatamento ocorridas no Brasil (FAO, 2020). Martins e Nonnemberg (2022) atribuem essa queda a quatro fatores, descritos a seguir. 1) A redução nos preços das commodities. 2) A implementação do Plano Nacional de Ação para Prevenção e Controle do Desmatamento na Amazônia Legal (PPCDAm), que estabeleceu medidas estritas para monitorar e controlar a degradação ambiental na região e uma intensificação na fiscalização governamental. 3) A implementação da Lei no 12.651, de 25 de maio de 2012, conhecida como Política Nacional de Recuperação da Vegetação Nativa ou Novo Código Florestal, que determinou a aprovação prévia do Plano de Manejo Florestal Sustentável (PMFS) para a exploração de florestas nativas, a preservação de reserva legal (RL) em todas as propriedades rurais e a exigência do Cadastro Ambiental Rural (CAR) e do Programa de Regularização Ambiental (PRA). 4) A moratória da soja e da carne, que reduziram a conversão florestal para a produção das duas commodities na Amazônia. 32. Em 2020, a proporção da área florestal global por domínio climático foi distribuída entre as florestas tropical (45%), boreal (27%), temperada (16%) e subtropical (11%). TEXTO para DISCUSSÃO 34 3016 Mais recentemente, em 2020, foi criado o Plano de Ação para Prevenção e Controle do Desmatamento e das Queimadas no Cerrado (PPCerrado), com proposta similar ao PPCDAm. Apesar desse avanço, o desmatamento ainda ocorre com predominância nos países da América do Sul e, segundo Branthomme et al. (2023), tem grande participação dos pequenos produtores. Entre 2000 e 2018, a conversão florestal para agricultura na região, em pequenas propriedades, representou 52%, contra 48% em grandes propriedades. Na produção de pasto para gado, essas porcentagens foram de 60% e 40%, respectivamente. Segundo Tacconi, Rodrigues e Maryudi (2019), entre 2004 e 2011, quase metade do desmatamento ocorreu em áreas dominadas por propriedades maiores que 500 ha, enquanto pequenos agricultores em propriedades abaixo de 100 ha representaram 12% do total. No entanto, a contribuição dos pequenos agricultores para o desmatamento tem aumentado, com padrões mais dispersos e fragmentados. Em 2012, mais de 60% do desmatamento ocorreu em áreas menores que 25 ha, enquanto grandes desmatamentos, acima de 500 ha, representaram apenas 5%. A importância dos diferentes atores no desmatamento varia amplamente na região, apresentando contrastes em termos de riqueza, legalidade e a natureza intensiva ou extensiva de suas atividades. Branthomme et al. (2023) afirmam que o desmatamento em grandes propriedades no Brasil é predominante na região do Cerrado. Beenzev et al. (2023) afirmam que, no sul da Bahia, o tamanho da propriedade está positivamente correlacionado com a área de restauração florestal. Propriedades de médio porte (entre 40 e 127 ha) realizaram a maior quantidade de restaurações. Independentemente do tamanho da propriedade, é predominante o desmatamento nas regiões que abrigam florestas tropicais (figuras 5 e 6). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 35 3016 FIGURA 5 Desmatamento para agricultura e pecuária em propriedades de grande e pequena escala (2000-2018) Fonte: Branthomme et al. (2023, p. 40). Obs.: 1. Small-scale farming – agricultura em pequena escala; Large-scale farming – agricultura em larga escala. 2. A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). FIGURA 6 Desmatamento para pastoreio de gado em propriedades de grande e pequena escala (2000-2018) Fonte: Branthomme et al. (2023, p. 45). Obs.: 1. Small-scale farming – agricultura em pequena escala; Large-scale farming – agricultura em larga escala. 2. A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). TEXTO para DISCUSSÃO 36 3016 O governo brasileiro reafirmou o compromisso em reduzir o desmatamento na última atualização da Contribuição Nacionalmente Determinada (NDC) para o Acordo de Paris no âmbito da UNFCCC, de outubro de 2023.33 O documento, que estabelece a redução das emissões de GEE em 48% até 2025 e em 53% até 2030, promete alcançar o desmatamento zero até o referido ano. Para isso, propõe planos de ação para cada um dos biomas brasileiros, tendo como referência o PPCDAm. Também enfatizou a continuidade do Plano Setorial para Adaptação à Mudança do Clima e Baixa Emissão de Carbono na Agropecuária (Plano ABC+), que é uma atualização do Plano Setorial de Mitigação e de Adaptação às Mudanças Climáticas para a Consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de Carbono na Agricultura (Plano ABC), que já havia implementado uma variedade de medidas de mitigação de GEE, como recuperação de áreas degradadas, iniciativas de fixação de nitrogênio, aumento da matéria orgânica no solo, adoção do plantio direto, integração lavoura-pecuária-floresta (iLPF), sistemas agroflo - restais, agrossilvicultura e expansão do plantio florestal. Até 2020, o plano ultrapassou suas metas de mitigação em 155%. As ações previstas nas NDCs do Brasil são importantes para reduzir o desmatamento e as emissões associadas às mudanças no uso da terra, e contribuem para a regulação global do clima. As florestas tropicais, como a Amazônia, atuam como sumidouros de carbono, captando e armazenando grandes quantidades de gás na biomassa das árvores e no solo. Além disso, as florestas auxiliam na regulação do clima local e regional, influenciando os padrões climáticos, a precipitação e a temperatura. O desmatamento pode alterar esses padrões, aumentando a temperatura em áreas desmatadas e diminuindo a quantidade de chuvas, bem como aumentado sua irregularidade, o que pode levar a mudanças climáticas extremas, como secas e ondas de calor (Commar, Abrahão e Costa, 2023; Borma et al., 2022; Leite-Filho et al., 2021). O gráfico 1 apresenta o aumento da temperatura média global, ao mês, a partir da década de 1970 até 2020. Os últimos anos registram temperaturas mais elevadas em relação às observadas nos anos iniciais da série. Como o desmatamento contribui para essas alterações, é necessário que medidas ambientais, tais como as exigidas no EUDR, estimulem práticas agrícolas mais sustentáveis. 33. Disponível em: http://educaclima.mma.gov.br/wp-content/uploads/2023/11/NDC-1.4-Brasil-27-out-2023-portugues.pdf. Acesso em: 8 abr. 2024. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 37 3016 GRÁFICO 1 Alteração da temperatura média global mensal (1970-2020) Fonte: Copernicus. Disponível em: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview. Acesso em: 3 abr. 2024. Elaboração dos autores. Obs.: A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). 4 EFEITOS AMBIENTAIS E ECONÔMICOS DO DESMATAMENTO: UMA REVISÃO DE LITERATURA Em países onde a agricultura e os recursos naturais constituem a base da economia, como no caso do Brasil, a discussão sobre os desdobramentos da degradação ambiental proveniente do desmatamento adquire uma particular relevância. O desmatamento agrava os riscos das mudanças climáticas e as implicações das modificações nos regimes de chuva e temperatura; ganha destaque devido ao potencial impacto adverso sobre a produtividade agrícola e, por consequência, sobre a renda. Todavia, esses efeitos podem variar conforme a cultura e a região avaliadas, pois isso depende da maneira como o setor reagirá diante das adversidades (Banco Mundial, 2023). Bozzola, Lamonaca e Santeramo (2023) mostraram como as alterações climáticas e o comércio internacional têm uma importante relação. As mudanças climáticas podem alterar as vantagens comparativas dos países, o que pode levar a mudanças nos padrões de comércio. Como importante conclusão, foi encontrada uma relação direta entre o valor das exportações e a diferença de temperatura e dos níveis de precipitação entre os países. Além disso, o estudo mostrou que as respostas dos países desenvolvidos e em desenvolvimento às alterações climáticas são bastante distintas. TEXTO para DISCUSSÃO 38 3016 Analisando como a produção agrícola pode afetar as emissões de GEE e o desmatamento, é possível discutir diferentes vertentes. O desmatamento muitas vezes precede a expansão das terras agrícolas, resultando na liberação de grandes quantidades de dióxido de carbono na atmosfera, além de reduzir a capacidade das florestas em absorver CO2. Ademais, o manejo inadequado do solo também pode liberar carbono armazenado, contribuindo ainda mais com o problema (Ferreira e Fernandes, 2023). Segundo Pendrill et al. (2022), a expansão da atividade agrícola está diretamente associada ao desmatamento. Isso se configura como um dos principais impulsionadores das emissões de GEE, da diminuição da diversidade biológica e da degradação dos serviços ecossistêmicos. O desmatamento associado à agricultura compreende diferentes formas, desde a conversão direta de áreas florestais em pastagens até formas indiretas de alteração no uso do solo, como na prática da mineração em áreas florestais para a produção de fertilizantes. De acordo com Pendrill et al. (2019), durante o período de 2005 a 2013, cerca de 62% da diminuição da cobertura florestal global foi relacionada à expansão de áreas agrícolas, notadamente nas produções de soja, carne bovina, óleo de palma e cereais, além do cultivo de pastagens e plantações de árvores comerciais. Segundo Lawson (2014), aproximadamente 90% do desmatamento ilegal ocorrido na região amazônica entre 2000 e 2012 foi associado à produção de soja e carne. Os pesquisadores destacam a preocupação com o destino desses produtos cultivados em áreas ilegais, indicando que aproximadamente 17% da carne e 75% da soja foram destinados a mercados externos, entre eles Europa, China e Estados Unidos (Martins e Nonnenberg, 2022). No caso brasileiro, de acordo com o Relatório do Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa (Seeg, 2023), a maior parte das emissões brutas em 2022, cerca de 48%, foi atribuída às mudanças no uso da terra, o que representa uma redução em relação aos 52% registrados em 2021. Segundo o documento, ao combinar as emissões provenientes do desmatamento e outras alterações no uso da terra com aquelas provenientes do setor agropecuário, a atividade agropecuária é responsável por 75% do total das emissões de GEE no país. Esse resultado é bem diferente da média mundial, em que o consumo de energia representa a maior parcela das emissões globais. Em 2022, o Brasil diminuiu suas emissões de GEE em cerca de 8% em comparação com 2021. Apesar da redução, a emissão de 2022 foi a terceira mais alta desde 2005, ficando atrás apenas de 2019 e 2021. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 39 3016 Entre os anos de 2004 e 2012, o Brasil registrou redução no desmatamento, 34 o que pode ser explicado pelas políticas de conservação das florestas, como o PPCDAm, além de fatores que contribuíram para a queda nas exportações, como a redução nos preços internacionais da carne bovina e da soja e a valorização do real. Comparativamente, entre 2000 e 2013, segundo dados do Relatório do Banco Mundial sobre Clima e Desenvolvimento do Brasil (2023), a produtividade agrícola cresceu mais de 105%, influenciada por reformas econômicas, como a abertura comercial, o investimento em crédito rural, o investimento em tecnologia, entre outros fatores. Esses dados sugerem que as estratégias e as reformas adotadas pelo setor agrícola para lidar com as emissões de GEE e as mudanças climáticas, incluindo iniciativas como o Plano ABC, têm o potencial de melhorar a eficiência produtiva à medida que avançam em direção a metas de sustentabilidade no processo produtivo. No entanto, como citado por Carvalho, Domingues e Horridge (2017), há a necessidade de aprimorar as políticas brasileiras que combinam o controle do desmatamento e o aumento da produtividade da terra. Os autores sugerem que o governo promova incentivos econômicos para conservação da floresta, como pagamentos por serviços ambientais que priorizem os pagamentos para a Redução de Emissões por Desmatamento e Degradação Florestal (REDD+), ou mesmo através do estímulo de programas para aumentar a produtividade das terras desmatadas na região da Amazônia. Ao analisarem outra importante região de floresta tropical, Malahayati e Masui (2019) discutem a alta dependência da economia da Indonésia no setor baseado em terra (por exemplo, agricultura e silvicultura), ocasionando um significativo desmatamento e consideráveis emissões devido à mudança de uso da terra e floresta (land-use change and forestry – LUCF). Apesar do compromisso do país em reduzir as emissões até 2030, especialmente do setor LUCF, a implementação de estratégias de mitigação pode reduzir a produção. O estudo avalia como a aplicação das medidas de mitigação no setor LUCF pode impactar a economia e o meio ambiente, utilizando um modelo de equilíbrio geral. É considerado o impacto potencial de duas estratégias: o aumento da produtividade agrícola, que busca motivar os agricultores a utilizarem menos terras, e a promoção da conservação de áreas, baseada no reflorestamento. Os resultados apontam que, ao buscar apenas o aumento da produtividade, observa-se uma redução menor no produto interno bruto (PIB), porém sem uma diminuição substancial no desmatamento e nas emissões do setor LUCF. Isso se deve à continuidade das práticas agrícolas convencionais dos agricultores e à expansão contínua de 34. Disponível em: https://terrabrasilis.dpi.inpe.br/app/dashboard/deforestation/biomes/legal_amazon/rates. TEXTO para DISCUSSÃO 40 3016 terras para cultivos comerciais, especialmente de óleo de palma. Portanto, recomenda-se a adoção de estratégias de conservação para preservar as áreas florestais e reduzir essas emissões, combinando-as com políticas que promovam a produtividade no setor baseado em terra. Apesar de o desmatamento em nações como Brasil e Indonésia estar principalmente associado ao consumo doméstico, a taxa de desmatamento “incorporado” aos produtos exportados e consumidos por países desenvolvidos, como os da Europa, permanece significativa (Henn, 2021). Pendrill et al. (2019) quantificaram as emissões de GEE relacionadas ao desmatamento que estão incorporadas na produção, na exportação e no consumo de commodities agrícolas. Como principais resultados, encontraram que, entre 2010 e 2014, a expansão da atividade agrícola contribuiu para a emissão anual de aproximadamente 2,6 gigatoneladas de dióxido de carbono, com mais da metade desse total atribuída à pecuária e à produção de oleaginosas. Notavelmente, as importações provenientes da Europa, China e de vários países desenvolvidos incorporam emissões ligadas ao desmatamento, muitas vezes superando aquelas geradas pela produção interna. Entre 29% e 39% das emissões relacionadas ao desmatamento estão impulsionadas pelo comércio internacional. Esse cenário destaca a necessidade de considerar a demanda mundial por commodities e seus efeitos sobre as emissões de GEE resultantes das transformações no uso da terra. Considerando a posição de destaque do Brasil em termos de exportação de alimentos, Ferreira Filho, Ribera e Horridge (2015) analisaram quais estratégias e políticas o país pode adotar para atender à crescente demanda mundial por esses bens e ao mesmo tempo conservar suas florestas. Mais especificamente, analisaram como a redução no desmatamento influencia a oferta brasileira de alimentos. Como resultados principais, constataram que é possível aumentar a produção de alimentos sem expandir o uso de terras, como por meio de áreas de pastagens de baixo rendimento. Uma importante conclusão é a de que a redução no desmatamento não compromete a oferta agrícola do Brasil. De fato, os autores argumentam que as exportações de alimentos podem se alinhar com os objetivos internacionais de preservação das florestas se forem integradas às regulamentações comerciais que incluem restrições ambientais. Essa conclusão está relacionada à lei antidesmatamento da Europa, abordada na seção 2. Henn (2021) enfatizou que a UE, juntamente com outras nações desenvolvidas, incluindo os Estados Unidos e a Nova Zelândia, tem buscado adotar cada vez mais instrumentos voluntários e/ou obrigatórios para lidar com o desmatamento e a degradação florestal para além de suas fronteiras. Entre as medidas implementadas por esses países, TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 47 3016 custos (Margulis, 2003). Ao considerar os custos do desmatamento para o agronegócio, a ONG World Wide Fund for Nature discute que a persistência de elevadas taxas de desmatamento na Amazônia e Cerrado resulta na diminuição da rentabilidade e produtividade do setor nesses biomas, gerando custos adicionais para além dos já previstos pelas mudanças climáticas. A interação entre os efeitos climáticos locais e regionais provocados pelo desmatamento, aliada às mudanças climáticas globais, pode ter impactos significativos para o agronegócio brasileiro (WWF-Brasil, 2022). Uma das maneiras de minimizar as perdas de renda é adotar práticas sustentáveis por meio das tecnologias previstas no Plano ABC e na Política Nacional de Recuperação da Vegetação Nativa (Planaveg). Entre essas tecnologias, estão o melhoramento genético de cultivares de plantas e raças de animais, o plantio direto na palha, a fixação biológica de nitrogênio, o uso de sensores digitais para avaliação de solo e planta, o zoneamento agrícola de risco climático e o zoneamento agroecológico (WWF-Brasil, 2022). Para corroborar essa discussão, é importante que sejam discutidas políticas que atribuam valor às áreas florestais, para elevar o custo de oportunidade da manutenção e conservação florestal. Essa atribuição de valor inclui a valoração econômica do meio ambiente e a consideração dos custos ambientais na formulação de políticas públicas (Souza, 2008). Um aspecto relevante da valoração ambiental reside na atribuição de valores econômicos aos serviços ecossistêmicos, permitindo uma melhor compreensão dos custos e benefícios associados à conservação e ao uso sustentável dos recursos naturais. A valoração ambiental permite a comparação de custos e benefícios dos danos ambientais, facilitando a tomada de decisões e a formulação de políticas públicas alinhadas com o desenvolvimento sustentável. Campoli e Stivali (2023) fornecem uma análise abrangente da valoração econômica dos biomas brasileiros. Por meio de uma revisão de literatura, foram consolidadas as estimativas de valoração econômica da cobertura vegetal dos biomas, incluindo Amazônia, Cerrado, Mata Atlântica, Caatinga, Pampa e Pantanal. Como resultado principal, foi definido um intervalo para a valoração econômica de cada bioma, expresso em dólares por hectare (US$/ha) a preços de 2020. Os valores resultantes foram: Amazônia (US$ 655,20/5.238,33 ha), Cerrado (US$ 426,02/4.795,07 ha), Mata Atlântica (US$ 3.504,41/6.565,24 ha), Caatinga (US$ 3.239,81/3.505,97 ha), Pampa (US$ 426,02/4.795,07 ha) e Pantanal (US$ 9.830,52/10.196,17 ha). Para compreender a valoração ambiental, é preciso definir o conceito de valor econômico total (VET). O VET refere-se ao valor total que os indivíduos atribuem a um recurso ou serviço ambiental, incluindo tanto os valores de uso direto quanto os valores de uso indireto e de opção (Campoli e Stivali, 2023). Os valores de uso direto estão ligados às atividades econômicas ou de lazer, que envolvem a utilização imediata dos TEXTO para DISCUSSÃO 48 3016 recursos naturais. Por exemplo, a extração da madeira em uma floresta tropical para a produção de móveis ou a prática de ecoturismo em uma reserva (Hanley, Shogren e White, 2019). Por outro lado, os valores de uso indireto estão associados aos serviços ambientais fornecidos pelos ecossistemas, os quais beneficiam indiretamente as pessoas e o meio ambiente. A regulação do clima, por exemplo, é um serviço ecossistêmico fundamental proporcionado pelas florestas, pois absorvem CO 2 da atmosfera, contribuindo para a mitigação das mudanças climáticas (Joly et al., 2019). Da mesma forma, a presença de florestas pode reduzir os riscos de desastres naturais, como enchentes e deslizamentos de terra (FAO, 2020). Por fim, o valor de opção reflete a importância de preservar os recursos naturais para uso futuro, mesmo que atualmente não estejam sendo explorados ou utilizados de forma direta. Esse valor reconhece a incerteza quanto aos benefícios potenciais que esses recursos podem proporcionar no futuro, seja para a descoberta de novos medicamentos a partir da biodiversidade de uma floresta ou para a adaptação a futuras mudanças ambientais (Costanza et al., 2014). Assim, o valor de opção destaca a importância da conservação dos recursos naturais como uma forma de garantir opções futuras para as próximas gerações. No caso brasileiro, grande parte das espécies vegetais e animais ainda não foram sequer catalogadas, quanto mais investigadas para avaliar seu uso potencial, que incluem desde a área farmacêutica e médica, até cosméticos. Nesse aspecto, os estudos na área da bioeconomia ressaltam o valor futuro do ativo ambiental do país. Por exemplo, Costanza et al. (2014) destacam os benefícios econômicos da conservação dos recursos naturais para promover o desenvolvimento sustentável a partir da bioeconomia. A bioeconomia viabiliza o aproveitamento sustentável dos recursos naturais, gerando uma gama de produtos, com serviços diferenciados e valor agregado. Essa abordagem engloba desde a produção de alimentos para consumo humano e animal até a fabricação de produtos farmacêuticos, cosméticos, biocombustíveis, entre outros, que fomentam a criação de mercados e o desenvolvimento de novas cadeias de valor (Lange et al., 2021). Ao reconhecer os benefícios da conservação dos recursos naturais associados à bioeconomia, Costanza et al. (2024) destacam a importância de políticas e práticas que visam equilibrar a exploração dos recursos naturais com a sua preservação no longo prazo. De acordo com Abramovay (2021), a América Latina possui uma grande oportunidade de consolidar sua importância econômica internacional ao utilizar de forma sustentável seus recursos naturais, combinando isso com a aplicação consistente da TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 49 3016 ciência e da tecnologia. Alguns estudos focam na proteção de nascentes, demonstrando os custos associados à degradação desses ecossistemas e os benefícios econômicos da sua preservação para a segurança hídrica e a qualidade da água. A valoração ambiental permite também uma melhor compreensão dos impactos econômicos da perda de biodiversidade, como os impactos negativos da extinção de espécies, destacando a importância de preservar a diversidade biológica para a manutenção dos ecossistemas (CBD, 2024). Uma das políticas eficazes para elevar o valor da área florestal é a implementação de mecanismos de pagamento por serviços ambientais (PSA). Ao compensar os custos associados à manutenção da floresta, o PSA permite que o produtor se beneficie economicamente por manter sua propriedade florestada em vez de desmatá-la. A conservação de nascentes é um serviço fornecido por florestas, contribuindo para a disponibilidade de água doce e a manutenção dos ecossistemas aquáticos (Costanza et al., 2014). A perda de biodiversidade nas florestas também tem sido associada a custos econômicos significativos, incluindo a redução da produtividade agrícola e a perda de oportunidades na indústria farmacêutica e biotecnológica. Ao atribuírem valores econômicos aos serviços ambientais e compensarem os provedores desses serviços, essas abordagens incentivam a conservação das florestas e a proteção da biodiversidade, beneficiando tanto o meio ambiente como a sociedade e os produtores. A destruição de ecossistemas naturais pode impactar negativamente o potencial de exportação de serviços ambientais e produtos relacionados à biodiversidade brasileira. O Brasil, além de ser rico em espécies, possui uma vasta sociobiodiversidade, que engloba a interação entre a diversidade biológica, os sistemas agrícolas tradicionais e o manejo desses recursos, integrando o conhecimento e a cultura dos povos indígenas, populações tradicionais e agricultores familiares (WWF-Brasil, 2023). Além disso, alguns estudos mostram que o Brasil poderia explorar a sociobioeconomia como forma de ampliar as exportações de produtos de maior valor agregado. Para que isso seja viável e a sociobioeconomia gere esses e outros impactos positivos, é necessário contar com ambientes naturais saudáveis e os serviços ecossistêmicos que eles fornecem. Além disso, o Estado deve atuar implementando regulamentações, protegendo os direitos e fortalecendo o protagonismo das comunidades tradicionais. Paralelamente, são necessários investimentos adicionais em infraestrutura, ciência e tecnologia, bem como políticas industriais que promovam a competitividade nacional. O Brasil, como detentor da maior biodiversidade do mundo e terceiro maior em cobertura florestal, possui grande potencial de fornecer serviços ecossistêmicos (Oliveira e Villela, 2021). Os produtores brasileiros poderiam ser beneficiados financeiramente pela prestação desses serviços, em vez de apenas serem remunerados pela TEXTO para DISCUSSÃO 50 3016 produção e venda de commodities, como soja e carne. Esses produtores poderiam receber algum tipo de pagamento por práticas agrícolas sustentáveis que preservem os ecossistemas. Ao mesmo tempo, os países desenvolvidos, como os da UE, poderiam atribuir mais compensações financeiras pelos serviços ecossistêmicos prestados por nações com cobertura florestal significativa, como o Brasil. Esses pagamentos poderiam ser realizados por meio de acordos internacionais que incentivem a conservação de florestas tropicais e a redução das emissões de carbono. Tal abordagem não apenas proporcionaria uma fonte adicional de renda para os agricultores, mas também promoveria a conservação ambiental e o enfrentamento das mudanças climáticas, ao mesmo tempo que fortaleceria a cooperação internacional. À luz dessa discussão, para alcançar o objetivo de reduzir o desmatamento ligado à importação de bens agropecuários, é necessário alavancar as potencialidades ambientais que podem ser fontes de vantagens comparativas para o Brasil. O país tem a maior biocapacidade do planeta, superando os Estados Unidos em 29,5%, a China em 34,1% e a Rússia em 37,5%, que ocupam respectivamente o segundo, terceiro e quarto lugar no ranking.41 Os ativos naturais do Brasil, representados pela alta densidade de fauna e flora, os altos níveis de insolação e a detenção dos maiores reservatórios globais de água doce colocam o país em uma posição de destaque mundial. Para isso, é preciso explorar formas de valorar esse patrimônio. Embora o EUDR seja uma tentativa genuína de manter as florestas e todos os seus benefícios associados, a UE deve responder aos pares os questionamentos da legitimidade da lei, especialmente porque muitos produtos de risco florestal são predominantemente originários de países terceiros, onde a UE não tem jurisdição para regular os processos de produção (Berning e Sotirov, 2023). Ao contrário dos acordos multilaterais para a diversidade, como a Convenção sobre Diversidade Biológica (CDB) e a Cites, que visam proteger espécies ameaçadas de extinção ou proibir atividades como a pesca ilegal, por exemplo; o combate ao desmatamento carece de um acordo multilateral juridicamente vinculativo, que justifique a imposição de padrões de sustentabilidade ou legalidade na produção, tanto nos países produtores quanto nos consumidores (Cashore e Stone, 2014). Portanto, o sucesso da implementação do EUDR dependerá da aceitação, da capacidade de conformidade e da melhoria na aplicação, além da mitigação dos efeitos adversos da política, como a distorção comercial. Por se tratar de um regulamento unilateral, carece de diretrizes claras de cooperação para apoiar os países fornecedores na adaptação às novas normas de responsabilização. Os desafios de conformidade podem 41. Disponível em: https://data.footprintnetwork.org/#/. Acesso em: 10 abr. 2023. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 51 3016 induzir os exportadores a redirecionar o comércio para mercados menos regulamentados, reduzindo os possíveis benefícios de manter as florestas em pé e de promover um processo construtivo de aprendizagem (Berning e Sotirov, 2023). Nesse contexto, a fim de atribuir outras formas de ampliar os benefícios da floresta, os instrumentos econômicos (IEs) frequentemente propostos em tratados internacionais, como a Agenda 21, a Convenção sobre Diversidade Biológica e o Acordo de Paris, servem para gerir o meio ambiente, melhorar a eficiência na alocação de recursos, promover modelos sustentáveis de produção e consumo e, claro, valorar os ativos naturais. Os IEs aumentam o benefício de manter a floresta a partir do financiamento de atividades que, de outra forma, não seriam financeiramente atraentes (Parry, Black e Vernon, 2021). Além disso, podem representar soluções para incorporar o capital natural no preço dos produtos. No Brasil, é estimado que a pecuária de corte e o cultivo da soja acrescentariam R$ 22,12 e R$ 2,9442 para cada real produzido, já que são setores com alta exposição ambiental43 não contabilizada (Trucost, 2014). Por definição, os IEs podem assumir a forma de incentivos ou desincentivos fiscais e financeiros, com o intuito de fomentar a internalização dos custos ambientais, promovendo comportamentos mais sustentáveis, tanto para produtores quanto para consumidores (CEPAL, 2002). Por alterarem os preços relativos dos bens, esses instrumentos são amplamente utilizados para promover práticas voltadas para a redução dos danos ao meio ambiente, ao mesmo tempo que colaboram para a diminuição dos custos associados a tais práticas. Ademais, destacam-se por sua flexibilidade e capacidade de adaptação a circunstâncias específicas, podendo, ainda, gerar receitas para os governos, que podem ser canalizadas para financiar programas ambientais (Yasamis, 2011; Huertas-Bernal e Hájek, 2023). Dessa forma, os IEs tendem a ser politicamente aceitáveis devido à sua menor intervenção e aos custos reduzidos de implementação. De acordo com Huertas-Bernal e Hájek (2023), os IEs relevantes no setor florestal são numerosos e incluem os elementos a seguir. 1) Os impostos, que são calculados com base nos impactos ambientais negativos e constituem uma fonte de receita que financia os gastos públicos. 42. A preços de 2014. 43. A pecuária, principalmente na região amazônica do norte do Brasil, apresenta o maior custo de capital natural devido à conversão do uso da terra e às emissões de metano. Uma vez que a região é rica em recursos naturais, é onde se abriga a maior intensidade de capital natural no Brasil. TEXTO para DISCUSSÃO 52 3016 2) As taxas e os encargos, que representam os pagamentos obrigatórios ao governo proporcionais aos serviços prestados, como o volume de água consumido, por exemplo. 3) As licenças negociáveis, que são permissões para poluir dentro de sistemas comerciais, como os sistemas de cap-and-trade 44 e os sistemas de créditos de carbono. 4) Os subsídios, pagamentos realizados pelo governo para incentivar a produção, distorcer preços ou controlar a implementação de projetos e atividades que visam proteger ou restaurar o meio ambiente. 5) Os PSAs, que, como discutido, constituem um mecanismo baseado em incentivos que remuneram comunidades ou indivíduos por gerarem recursos destinados à preservação dos serviços ecossistêmicos ao longo do tempo. Outros mecanismos já consolidados no mercado são o REDD+, que monetiza a conservação florestal; e as NVS, que se estabelecem como uma forma de garantir renda adicional aos fornecedores que garantem práticas ambientais nos produtos ofertados. O programa global REDD+, instituído no âmbito do Acordo de Paris, é destinado a combater as alterações climáticas, concentrando-se, especificamente, na gestão florestal. Seu objetivo é reduzir as emissões provenientes do desmatamento e da degradação florestal em países em desenvolvimento. Iniciado em 2005, inicialmente como RED (Redução de Emissões Provenientes do Desmatamento) e posteriormente expandido para incluir a degradação florestal evitada (REDD), abrange a gestão sustentável das florestas, o aumento dos estoques de carbono e a melhoria da proteção florestal (Bayrak e Marafa, 2016). A ideia central do REDD+ é valorizar os custos de oportunidades de manter as florestas nos países em desenvolvimento, caso decidam conservar e não as converter para a agricultura ou qualquer outro uso da terra não florestal. O mecanismo fornece incentivos financeiros suficientes para que as decisões públicas ou privadas sejam a de não conversão florestal. Isto significa que o montante das transferências, quer por meio do mercado de carbono, quer através de financiamento internacional, deve ser 44. Ou limitação e comércio, é um sistema de regulação ambiental que estabelece um limite máximo (cap) de emissões poluentes permitidas para determinadas indústrias ou setores. As empresas recebem permissões de emissão (créditos de carbono), que correspondem à quantidade de poluentes que podem ser liberados. Se uma empresa emitir menos do que o limite estabelecido, pode vender seus créditos não utilizados para outras empresas que excederam seu limite, criando um mercado de carbono. A oferta e a demanda de créditos determinam seu preço. O objetivo é incentivar a redução das emissões de GEE de forma eficiente e econômica, pois as empresas têm incentivos financeiros para encontrar maneiras mais limpas de operar. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 53 3016 comparável ao custo de oportunidade de manutenção das florestas (Karsenty, Vogel e Castell, 2014). Se o preço não for suficientemente elevado para sustentar essa decisão, é possível declarar o fracasso do programa. Para que isso não ocorra, o financiamento público internacional pode suprir a relutância do mercado. Nesse aspecto, o apoio europeu seria indispensável para manter as florestas de pé, uma opção complementar ou mesmo alternativa ao EUDR. As NVS, embora não sejam parte do conjunto de instrumentos que fornecem pagamentos diretos aos indivíduos que mantêm as florestas, concedem ganhos financeiros aos produtores que garantam, por meio de selos auditáveis, que sua produção é oriunda de área não desmatada. Os esquemas de certificações das NVS são voluntários e, pelo seu caráter não vinculante, não há garantias de que não conformidades das regras ambientais impeçam os fornecedores de acessarem mercados de importação. Entretanto, é reconhecido que a venda de soja certificada com selos ambientais, como o Round Table on Responsible Soy Association (RTRS), atribuem maior valor agregado à commodity (Cechin e Nonnenberg, 2023). As NVS já são bastante difundidas, com grande participação das empresas europeias nas exigências ambientais específicas em mercados com alto risco de desmatamento, com o Brasil invariavelmente incluído nesta categoria. A exigência de certificação geralmente recai sobre os produtores e processadores que atuam nessas regiões, inclusive alguns frigoríficos no Brasil evitam comprar carne proveniente da região amazônica como uma forma de desvincular seu produto do desmatamento da região (FGV e Febraban, 2017). O EUDR cita explicitamente os esquemas de certificação, declarando aceitá-los dentro dos sistemas de devida diligência dos operadores e comerciantes, para complementar informações exigidas de alguns requisitos, como rastreabilidade. No entanto, enfatiza que deter as NVS não exime os fornecedores da responsabilidade legal e das obrigações decorrentes do regulamento. 6 METODOLOGIA O propósito deste estudo é analisar os potenciais efeitos comerciais do EUDR sobre as exportações brasileiras. Como já destacado em outras seções, essa legislação influencia toda a cadeia produtiva de sete produtos agropecuários e da madeira. No entanto, realizar uma estimativa precisa dos seus efeitos é desafiador para os pesquisadores, por diversas razões. Em primeiro lugar, as avaliações fornecidas pelos importadores europeus devem ser específicas, referindo-se aos estabelecimentos rurais, para os quais não há informações públicas disponíveis. Para alcançar essa informação, será TEXTO para DISCUSSÃO 54 3016 exigido dos fornecedores um esforço de rastreamento, que dependerá de dados de satélite (europeus) e possivelmente, em alguns casos, de trabalho de campo. Em segundo lugar, um desafio a ser superado é o estabelecimento de critérios para a análise, visando distinguir, com certa segurança, entre aqueles que possam ter contribuído para o desmatamento e os que não o fizeram. Como é sabido, ao examinar apenas os produtos primários, é comum que grandes produtores ou exportadores, como as tradings ou cooperativas de exportação, adquiram produtos de diversos produtores. Como então realizar essa distinção entre os produtos oriundos de produtores que desmatam daqueles que não o fazem? Tomemos o exemplo da soja: vários produtores vendem suas safras para um grande produtor, que também atua como exportador, ou para uma empresa exportadora, que armazena todos os grãos em um único silo ou em vários. Dependendo das condições do mercado em cada momento e dos contratos de longo prazo, os exportadores vão gradualmente disponibilizando seus estoques nos mercados interno e externo. É até possível, no nível de cada exportador, conhecer a proporção da produção que veio de áreas consideradas críticas, mas para o pesquisador isso é impossível. Em terceiro lugar, há a questão dos produtos a jusante na cadeia produtiva. A soja pode ser usada para produzir farelo e óleo bruto; o óleo bruto, por sua vez, pode produzir o óleo refinado. Isso apenas na cadeia da soja, que é relativamente curta. No caso da madeira, que alcança os móveis e outros itens de maior processamento, é ainda mais difícil estabelecer o rastreamento. Isso sem considerar que a madeira é apenas um dos insumos. Outra dificuldade que surge é o problema do desvio de comércio. Se as exportações de um produto para a UE forem prejudicadas, é sempre possível, em princípio, exportar para outro mercado que não tenha essas restrições. No entanto, essa substituição não é tão simples e livre de custos. No caso de commodities, o preço de venda é determinado pelos principais mercados internacionais. Portanto, quanto mais distante o comprador estiver do mercado de importação, maiores serão os custos de transporte e seguro suportados pelo exportador. Por exemplo, vender para a China deve ser mais caro do que para a Europa, ou seja, o valor recebido pelo exportador é reduzido. Outra dificuldade é que as medidas não tarifárias e as normas voluntárias de sustentabilidade normalmente diferem bastante entre os diferentes mercados e produtos. No caso de produtos agropecuários, os critérios sanitários e fitossanitários são muito rígidos e variáveis, e particularmente diferentes entre os países. Para a pecuária, em especial, além desses critérios, muitos mercados precisam aprovar os frigoríficos que produzem a carne. Recentemente, a China liberou a compra de carne bovina e de frango TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 55 3016 de mais de 38 frigoríficos e alguns entrepostos brasileiros,45 embora vários outros já estivessem autorizados. Ou seja, mesmo a China, que não é considerada como um dos mercados com exigências mais rigorosas, pode não ser um substituto automático para o mercado europeu. Outra questão relevante é que, em muitos produtos do agronegócio, inclusive commodities, os preços variam conforme a qualidade, ou seja, há diferenciação de produtos. Isso é evidente, por exemplo, no caso do café e da carne, pelo menos. Portanto, mudanças nos mercados podem resultar em preços distintos. Finalmente, as informações públicas sobre exportações não estão disponíveis no nível do fornecedor dos produtos agropecuários ou da empresa exportadora, o que torna difícil definir, com precisão, quais são os impactos da lei sobre as remessas enviadas pelo Brasil. O desafio, portanto, foi desenvolver uma metodologia que permitisse pelo menos verificar a evolução recente do desmatamento, comparando-a com a variação da área plantada ou utilizada dos produtos, e identificar as áreas mais sensíveis a serem afetadas pela lei, além de examinar suas exportações para a UE. Pelas razões descritas, alcançar esse objetivo também envolve algumas limitações, expostas a seguir. • As informações disponíveis ao público são no nível municipal; não há dados no nível do estabelecimento produtor. • Mesmo no nível municipal, não existem informações de exportações para municípios. Os dados existentes na plataforma do Sistema Integrado de Comércio Exterior (Siscomex) refletem a sede da empresa exportadora, e não o município de origem do produto. Assim, foi construída uma proxy, multiplicando as quantidades exportadas pela proporção da área plantada municipal sobre a área plantada estadual, conforme a equação (1), para o caso da soja. (1) Só é possível relacionar o desmatamento com a produção do produto primário da cadeia. Portanto, para a soja, o trabalho não avalia os efeitos sobre os produtos a jusante; e no caso da cadeia da carne bovina, o produto escolhido para a proxy é carne bovina fresca e refrigerada (código HS0201) e congelada (HS0202), devido à 45 Disponível em: https://www.gov.br/agricultura/pt-br/assuntos/noticias/mais-38-frigorificos-brasileiros-podem-exportar-carnes-para-a-china. Acesso em: 10 maio 2024. TEXTO para DISCUSSÃO 56 3016 participação insignificante da exportação de bovinos vivos. Tampouco é possível definir uma métrica de avaliação do impacto. Não há informações sobre quais estabelecimentos exportam, diretamente ou por meio de intermediários, para a UE. Assim, foi criado um índice para identificar os municípios críticos e definidas quatro áreas,46 da relação entre o desmatamento (incremento anual) e a variação da área plantada, apresentadas nos mapas a partir de diferentes cores. O objetivo é verificar a relação existente entre o desmatamento e a área plantada de soja (ha) ou pastagem (ha): (2) A relação entre incremento do desmatamento e variação anual da área plantada de soja ou pastagem é representado por cores, como mostra o quadro 1. QUADRO 1 Critérios Cores Descrição Branco Sem relação Amarelo Área > desmatamento Vermelho Nível crítico Azul Desmatamento > área Elaboração dos autores. As áreas marcadas em branco referem-se aos municípios em que: i) não houve área plantada ou ela se reduziu em relação ao ano anterior; ou ii) não teve desmatamento. 46. Oliveira et al. (2024) desenvolveram um índice de probabilidade de conformidade para identificar setores brasileiros (cacau, café, óleo de palma, soja, madeira tropical e gado) que possam precisar de apoio para atender ao EUDR e à legislação antidesmatamento do Reino Unido. O índice baseia-se em seis indicadores, divididos entre incentivos (participação da produção exportada e parcela das exportações para a UE e o Reino Unido) e obstáculos (baixa cobertura de padrões de sustentabilidade, predominância de pequenos agricultores, desmatamento absoluto e relativo). Valores altos nos indicadores de incentivos indicam maior prontidão para conformidade, enquanto valores baixos nos obstáculos apontam para maior conformidade. Limitações incluem a dependência de dados nacionais, que podem ocultar diferenças regionais. Este trabalho, por sua vez, incorpora questões regionais e por bioma, ressaltando a importância dessas especificidades no Brasil. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 63 3016 Dados do MapBiomas49 mostram que cerca de 92% da área desmatada de vegetação primária no Brasil em 2021 ocorreu em florestas, destas, 71% em formações florestais e 21% em formações savânicas. No entanto, essa dinâmica pode variar de acordo com o bioma, como mostrado no gráfico 2. GRÁFICO 2 Proporção da área desmatada por tipo de formação natural nos biomas e no Brasil (2021) 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Amazônia Caatinga Cerrado Mata Atlântica Pampa Pantanal Brasil Formação florestal Formação savânica Formação campestre Floresta alagável Outros florestais Outros não florestais Fonte: MapBiomas. Disponível em: https://brasil.mapbiomas.org/estatisticas/. Elaboração dos autores. Obs.: A área desmatada trata da supressão de vegetação primária. Outros florestais incluem mangue e restinga arbórea; outros não florestais incluem aflorestamento rochoso, restinga herbácea, apicum, campo alagado e área pantanosa, além de outras formações naturais não florestais. 1 equivale a 100%. Nos biomas Amazônia e Mata Atlântica, observa-se predominantemente o desmatamento em formações florestais, com proporções de 97% e 77%, respectivamente. Já na Caatinga e no Cerrado, a maior parte da área desmatada foi em formações savânicas, representando 92% na Caatinga e 76% no Cerrado. Por outro lado, no Pampa e Pantanal, a formação natural com maior desmatamento foi a formação campestre.50 Compreender a formação natural onde ocorreu o desmatamento é importante para identificar as áreas que podem estar associadas ao desmatamento de florestas, conforme definido pela FAO e considerado pela lei. Isso é especialmente relevante no 49. Disponível em: https://brasil.mapbiomas.org/estatisticas/. 50. Disponível em: https://brasil.mapbiomas.org/estatisticas/. TEXTO para DISCUSSÃO 64 3016 caso do desmatamento que ocorre em formações florestais e savânicas, já que são as formações que atendem ao que a FAO define por florestas. Portanto, à luz da regulamentação da UE, é possível que as exportações provenientes dos biomas Amazônia, Mata Atlântica, Cerrado e Caatinga enfrentem requisitos de devida diligência mais rigorosos. 7.2 O caso da soja A soja é uma das principais commodities agrícolas produzidas no Brasil e tem um papel importante na economia do país, já que é o produto mais relevante na pauta de exportação brasileira, tornando o país um dos maiores fornecedores globais deste produto. No entanto, a expansão da agricultura da soja tem sido associada a questões ambientais preocupantes, especialmente o desmatamento. Grandes áreas de florestas, incluindo a Amazônia e o Cerrado, têm sido convertidas em terras agrícolas para atender à crescente demanda por soja. Esse desmatamento acarreta graves consequências para o meio ambiente, como a perda de biodiversidade, emissões de GEE e alterações nos ciclos hidrológicos regionais. Além disso, o desmatamento pode afetar negativamente as comunidades indígenas e tradicionais que dependem dessas florestas para sua subsistência e cultura. Portanto, compreender essa associação é importante para a adoção de políticas mais eficazes. As análises a seguir se concentram principalmente nos anos de 2020, 2021 e 2022, por serem os mais recentes e por incluírem o período coberto pela lei europeia. Ao observar a área plantada de soja em hectares no Brasil ao longo dos anos (figura 8), nota-se o avanço da produção no Cerrado e na Amazônia. Ao detalhar essa informação no nível estadual, é notório o aumento na área plantada em alguns estados em particular, conforme apresentado na tabela 4. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 65 3016 FIGURA 8 Área plantada de soja para os anos de 2010, 2015, 2020 e 2022 (Em ha) Fonte: IBGE (2024). Elaboração dos autores. Obs.: A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). TEXTO para DISCUSSÃO 66 3016 TABELA 4 Área plantada da soja por Unidade da Federação em cada bioma para os anos de 2010, 2020 e 2022 Bioma 2010 2020 2022 Estado Área (ha) Participação (%) Estado Área (ha) Participação (%) Estado Área (ha) Participação (%) Cerrado BA 1.004.331 9,08 BA 1.597.349 9,32 BA 1.611.636 8,38 DF 55.402 0,50 DF 74.5 0,43 DF 84.2 0,44 GO 2.424.863 21,93 GO 3.549.098 20,72 GO 4.089.002 21,27 MA 495.745 4,48 MA 823.16 4,81 MA 934.013 4,86 MG 891.57 8,06 MG 1.390.809 8,12 MG 1.661.249 8,64 MS 1.290.083 11,66 MS 2.317.316 13,53 MS 2.737.606 14,24 MT 3.991.822 36,09 MT 5.222.683 30,49 MT 5.607.304 29,17 PA 2.007 0,02 PA 24.645 0,14 PA 36.937 0,19 PI 335.636 3,03 PI 742.914 4,34 PI 853.135 4,44 PR 48.57 0,44 PR 70.793 0,41 PR 68.606 0,36 RO 8.839 0,08 RO 11.9 0,07 RO 9.807 0,05 SP 162.138 1,47 SP 368.647 2,15 SP 395.766 2,06 TO 348.586 3,15 TO 936.298 5,47 TO 1.131.291 5,89 Total 11.059.592   17.130.112   19.220.552  Amazônia AC 100 0,00 AC 3.28 0,06 AC 6.57 0,10 AM 180 0,01 AM 2.7 0,05 AM 5900 0,09 AP 0 0,00 AP 20.3 0,34 AP 6.504 0,10 MA 11 0,00 MA 137.74 2,32 MA 165.858 2,43 MT 2.179.442 91,47 MT 4.699.451 79,13 MT 5.230.226 76,51 PA 83.443 3,50 PA 618.622 10,42 PA 802.623 11,74 RO 113.904 4,78 RO 380.742 6,41 RO 479.719 7,02 RR 1.4 0,06 RR 49.8 0,84 RR 102.785 1,50 TO 4.289 0,18 TO 26.101 0,44 TO 35.831 0,52 Total 2.382.769   5.938.736   6.836.016  Caatinga AL 0 0,00 AL 0 0,00 AL 181 0,37 BA 12.919 60,32 BA 25.119 59,70 BA 25.822 52,32 CE 1.02 4,76 CE 450 1,07 CE 2.22 4,50 MG 24 0,11 MG 1.441 3,42 MG 1.327 2,69 PB 0 0,00 PB 0 0,00 PB 37 0,07 PI 7.456 34,81 PI 15.064 35,80 PI 19.771 40,06 Total 21.419   42.074   49.358  TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 67 3016 Bioma 2010 2020 2022 Estado Área (ha) Participação (%) Estado Área (ha) Participação (%) Estado Área (ha) Participação (%) Mata Atlântica AL 0 0,00 AL 1.224 0,01 AL 3.505 0,03 BA 0 0,00 BA 7 0,00 BA 7 0,00 ES 0 0,00 ES 0 0,00 ES 80 0,00 GO 20.737 0,27 GO 28.602 0,28 GO 32.967 0,31 MG 129.157 1,71 MG 303.452 2,99 MG 360.106 3,36 MS 425.87 5,63 MS 768.872 7,58 MS 910.591 8,50 PR 4.431.299 58,56 PR 5.464.050 53,85 PR 5.595.840 52,21 RJ 0 0,00 RJ 0 0,00 RJ 242 0,00 RS 1.786.138 23,60 RS 2.150.667 21,20 RS 2.202.776 20,55 SC 440.459 5,82 SC 664.795 6,55 SC 754.52 7,04 SP 333.695 4,41 SP 764.318 7,53 SP 856.304 7,99 Total 7.567.355   10.145.987   10.716.938  Pampa RS 2.235.640 100,00 RS 3845704 100,00 RS 4.184.894 100,00 Total 2.235.640   3845704   4.184.894  Pantanal MS 16.539 22,86 MS 35334 34,36 MS 46.271 34,54 MT 55.8 77,14 MT 67515 65,64 MT 87.695 65,46 Total 72.339   102.849   133.966  Fonte: IBGE (2024). Elaboração dos autores. Ao analisar o Cerrado, destaca-se o avanço notável na área plantada de soja, que passou de 11.059.592 ha em 2010 para 17.130.112 ha em 2020, representando uma taxa de crescimento de aproximadamente 155% ao longo de dez anos. Os estados com maior participação nesse bioma foram: Mato Grosso, Goiás, Mato Grosso do Sul e Bahia. Em 2010, Mato Grosso possuía uma área de 3.991.822 ha, que aumentou para 5.222.683 ha em 2020, registrando uma taxa de crescimento de 130,83%. Nesse mesmo período, Mato Grosso do Sul teve uma taxa de crescimento na área plantada de 179,63%, seguido por Bahia, com 159,05%, e Goiás, com 146,36%. No bioma amazônico, a taxa de crescimento da área plantada de soja foi de aproximadamente 250%, aumentando de 2.382.769 ha em 2010 para 5.938.736 ha em 2020. Novamente, o estado de Mato Grosso dominava, com uma participação de 91,47% em 2010, porém, nos anos seguintes, perdeu participação, destacando-se outros dois estados, Pará e Rondônia. Em 2010, o Pará possuía uma área plantada de soja de 83.443 ha, aumentando para 618.622 ha em 2020, o que representou uma taxa de crescimento de 741,37%. Já Rondônia apresentou uma taxa de crescimento de 334,27%, passando de 113.904 ha em 2010 para 380.742 ha em 2020. TEXTO para DISCUSSÃO 68 3016 A Caatinga é o bioma com a menor área plantada de soja no Brasil; no entanto, também registrou crescimento, passando de 21.419 ha em 2010 para 42.074 ha em 2020, o que representa uma taxa de crescimento de 196,43%. Dois estados se destacam nesse bioma: Bahia e Piauí. A Bahia teve um acréscimo de 12.200 ha de 2010 para 2020, apresentando uma taxa de crescimento de aproximadamente 195%. Por sua vez, o Piauí mais que dobrou sua área plantada de soja, passando de 7.456 ha em 2010 para 15.064 ha em 2020. A Mata Atlântica registrou uma taxa de crescimento na área plantada de soja de 134,08% de 2010 para 2020. O estado do Paraná lidera em área plantada nesse bioma, seguido por Rio Grande do Sul e Mato Grosso do Sul. No Pampa, que abrange apenas o estado do Rio Grande do Sul, houve um aumento expressivo na área plantada de soja, passando de 2.235.640 ha em 2010 para 3.845.704 ha em 2020, o que representou uma taxa de crescimento de 172,02%. Por último, o Pantanal apresentou um aumento na taxa de crescimento da área plantada de 142,18% de 2010 para 2020. Dois estados fazem parte desse bioma, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, com a maior participação de Mato Grosso. Considerando os dados sobre o incremento do desmatamento e a área plantada da soja em diferentes anos, a análise posterior identifica os municípios críticos de acordo com o regulamento EUDR. O quadro 2 expressa os critérios de seleção a partir de uma razão que considera o incremento do desmatamento (em ha/ano) em relação à variação da área plantada de soja (em ha/ano). O objetivo é verificar a relação existente entre o desmatamento e a área plantada da soja. QUADRO 2 Critérios considerados para a soja em grão (Em %) Cores Escala Descrição Branco x ≤ 0 Sem relação Amarelo 0 < x ≤ 39 Área plantada > desmatamento Vermelho 39 < x ≤ 299 Nível crítico Azul x > 299 Desmatamento > área plantada Elaboração dos autores. Os municípios marcados em vermelho, que estão no nível crítico, representam os casos que mais preocupam inicialmente, pois é possível associar o desmatamento ao aumento da área plantada, embora não seja possível estabelecer uma relação causal direta. No entanto, é um indício relevante. A figura 9 proporciona essa visualização por bioma, enquanto as tabelas 5 e 6 oferecem uma análise mais detalhada. Essa mesma metodologia será aplicada ao caso dos bovinos. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 69 3016 FIGURA 9 Incremento do desmatamento em hectares por ano sobre a variação da área plantada de soja em hectares por ano e por bioma 9A – Cerrado TEXTO para DISCUSSÃO 70 3016 9B – Amazônia TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 71 3016 9C – Caatinga TEXTO para DISCUSSÃO 72 3016 9D – Mata Atlântica TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 79 3016 7.2.1 Risco potencial sobre as exportações Nesta seção são identificados os biomas e os municípios com maior risco de perdas nas exportações com a introdução da lei europeia, a partir da proxy mencionada na seção 6. Para tanto, foi realizado um cruzamento dos dados de desmatamento e exportações, a fim de separar os municípios em situação de risco. Tal separação não é trivial, uma vez que não há informações desagregadas e as restrições da nova lei serão aplicadas para cada exportador. Feita esta ressalva, foram aplicadas algumas hipóteses que devem indicar as áreas de maior atenção, o que ajudará a avaliar um risco potencial agregado. O primeiro exercício foi realizado tendo como referência a produção de soja. A partir das diversas categorias de associação entre desmatamento e produção de soja, foram separados somente os municípios que apresentam o nível crítico. Neste caso, foram classificados como críticos apenas os municípios enquadrados nesta categoria a partir de 2021, já que a lei veda as importações de países que desmataram para produção a partir de 31 de dezembro de 2020. Com isso, os municípios filtrados são aqueles cujo desmatamento tem maior probabilidade de associação com a produção de soja. O passo seguinte é avaliar as exportações de soja em cada um destes municípios, de forma a ter uma estimativa do impacto total. A criação da proxy que considera a proporção da exportação do estado equivalente à área plantada de cada município justifica-se pela não disponibilidade de dados sobre as exportações por município. Neste ponto, é importante reforçar que qualquer estimativa em nível agregado pode ser imprecisa quanto aos níveis mais desagregados. Ou seja, as exportações de uma fazenda localizada em um município com alto nível de desmatamento serão consideradas como de alto risco, mesmo que essa fazenda não tenha expandido a plantação de soja por meio do desmatamento. A nossa análise faz suposições apenas no nível municipal, e não no nível de estabelecimento. O oposto também é possível. Uma fazenda que expandiu a área plantada de soja por desmatamento pode estar incluída em um município de baixo risco, segundo os critérios estabelecidos. O objetivo não é identificar o impacto com esse grau de precisão, mas oferecer uma estimativa agregada do impacto potencial. Uma análise em nível mais detalhado requer informações provenientes de esforços de rastreabilidade, imagens de satélite e estudos de campo. Além disso, é importante destacar que a lei europeia não faz distinção entre pouco ou muito desmatamento. TEXTO para DISCUSSÃO 80 3016 Na tabela 7 são apresentados os resultados da relação dos dados de exportações para os municípios considerados em “nível crítico de desmatamento”. No caso da soja, o Cerrado e a Amazônia são os biomas com maior potencial de perda de exportações, já que as regiões situadas nas áreas críticas exportam aproximadamente 2,5 milhões de toneladas. As exportações dos demais biomas somam, em conjunto, 15 mil toneladas, de forma que são relativamente menos importantes para a análise do impacto econômico. TABELA 7 Exportações para a União Europeia e para o mundo por bioma dos municípios enquadrados na área crítica Bioma (A) Exportações para a UE na área crítica (t) (B) Exportações totais para o mundo na área crítica (t) (C) Exportações totais para a UE (t) (D) Exportações totais para o mundo (t) A/B (%) A/C (%) A/D (%) Cerrado 1.302.652 14.919.449 3.544.824 44.119.555 8,7 36,7 3,0 Amazônia 1.217.829 5.752.763 3.477.730 16.731.853 21,2 35,0 7,3 Pantanal 7.054 59.865 30.382 243.545 11,8 23,2 2,9 Caatinga 4.751 52.190 13.491 118.848 9,1 35,2 4,0 Mata Atlântica 3.870 749.336 37.241 13.261.365 0,5 10,4 0,0 Pampa 34 1.254.767 91 3.527.929 0,0 36,6 0,0 Elaboração dos autores. De acordo com as estimativas, o impacto relativo da lei sobre o Cerrado e a Amazônia é bastante relevante, da ordem de 35-36% das exportações para a UE. Se considerar o total das exportações do Brasil para o mundo, a concentração é ainda maior na Amazônia do que no Cerrado, já que as exportações críticas do Cerrado só representam 3% do total, enquanto na Amazônia esse valor ultrapassa 7%. Isso sugere que possivelmente os fornecedores da Amazônia seriam os principais a buscarem mercados alternativos para compensar possíveis perdas de exportação na UE devido à lei. Na tabela 8, nota-se que houve maior dispersão das exportações do Cerrado, que desconcentrou seus envios para a Europa entre 2010 e 2022. Mais especificamente, as exportações para a UE em 2010 representavam 26,3% do total, em 2022 caíram para 8,1%. Este indicador sugere que, dada uma redução nas exportações brasileiras em decorrência do EUDR, os produtores do Cerrado serão menos afetados pela relação de dependência com o mercado europeu. E ainda que sejam afetados, sua experiência TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 81 3016 recente em buscar novos mercados mostra sua capacidade de resiliência aos efeitos da lei. Na Amazônia, por outro lado, este indicador pouco se moveu entre 2010 (25,6%) e 2022 (20,38%), o que sugere que produtores deste bioma terão menos margem para desvio de exportações para outros países. A Mata Atlântica e o Pampa aumentaram bastante as exportações de soja entre 2010 e 2022, mas pouco deste aumento se deve a exportações para a Europa. Portanto, é esperado que o impacto da lei será mínimo em ambos os biomas. TABELA 8 Razão entre as exportações totais para a UE e para o mundo por bioma (2010 e 2022) (Em %) Bioma 2010 2022 Cerrado 26,3 8,1 Amazônia 25,6 20,8 Pantanal 19,2 12,5 Caatinga 37,0 11,4 Mata Atlântica 8,1 0,3 Pampa 6,3 0,0 Elaboração dos autores. A tabela 9 apresenta, para cada bioma, os principais municípios que mais exportaram em 2022, ano mais recente em relação à data de elaboração deste estudo, e que foram classificados como aqueles que apresentam “nível crítico de desmatamento”. Os números fornecidos devem ser interpretados à luz das premissas do estudo, que considera que todas as unidades produtivas do município serão afetadas pela regulamentação, o que pode não ser necessariamente o caso. Além disso, é importante notar que essas estimativas podem variar, pois exportadores de municípios com baixo nível de desmatamento também podem ser impactados pela regulamentação. Apesar dessa limitação, esses dados podem servir como uma orientação para direcionar políticas públicas visando mitigar tais impactos no nível municipal, adotando uma abordagem mais abrangente e dando atenção especial aos municípios listados abaixo, já que fornecem um grande contingente exportado para a UE. TEXTO para DISCUSSÃO 82 3016 TABELA 9 Identificação dos municípios em nível crítico que exportam mais para a UE e para o mundo, por bioma (Em t) Bioma Município UF Proxy exportação UE Proxy exportação mundo Cerrado Formosa do Rio Preto BA 105.021 1180.286 São Desidério BA 94.433 1061.291 Tasso Fragoso MA 93.404 621.537 Baixa Grande do Ribeiro PI 82.174 505.232 Campos de Júlio MT 71.020 464.684 Demais (226) - 856.600 1.1086.418 Total - 1.302.652 1.4919.448 Amazônia Querência MT 128.630 841.634 Nova Ubiratã MT 101.514 664.210 Chupinguaia RO 65.466 140.354 Cerejeiras RO 57.733 123.775 Vilhena RO 56.875 121.937 Demais (56) - 807.611 3860.853 Total - 1.217.829 5.752.763 Pantanal Poconé MT 3.178 20.795 Cáceres MT 3.151 20.618 Nossa Senhora do Livramento MT 500 3.271 Porto Esperidião MT 224 1.467 Sonora MS 0,39 10.145 Miranda MS 0,14 3.569 Total - 7.053.53 59.865 Caatinga Correntina BA 2.210 20.795 Jaborandi BA 1.384 20.618 Barreiras BA 450 3.271 Cocos BA 218 1.467 Mucugê BA 206 10.145 Demais (7) - 283 3.569 Total - 4.751 59.865 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 83 3016 Bioma Município UF Proxy exportação UE Proxy exportação mundo Mata Atlântica Água Doce SC 673 30.594 Lages SC 389 17.676 Brunópolis SC 251 11.422 Bom Retiro SC 239 10.878 São José do Cerrito SC 239 10.878 Demais (110) - 2.079 667.918 Total - 3.870 749.366 Pampa Dom Pedrito RS 3 127.717 São Gabriel RS 3 114.650 Cachoeira do Sul RS 2 90.978 São Miguel das Missões RS 2 59.394 Santo Antônio das Missões RS 1 48.473 Demais (50) - 22 813.555 Total - 33 1.254.767 Elaboração dos autores. É dada atenção aos estados em nível crítico de desmatamento com mais exportações para a UE. Destaque para a Bahia e o Mato Grosso, por apresentarem municípios com mais de 100 mil toneladas de exportações de soja anuais; Rondônia, Piauí e Maranhão também são relevantes, com altos níveis de exportações em alguns municípios. O processo de mapeamento dos dados, a partir da proxy e da seleção dos municípios críticos, fornece uma visão da distribuição espacial onde a expansão da área plantada da soja pode estar relacionada ao desmatamento. Tendo em conta o regulamento e a sua data de início (31 de dezembro de 2020), a figura 10 identifica esses municípios, ou seja, aqueles que apresentaram nível crítico em 2021 ou 2022. Juntos, somam 480 municípios (apêndice B, quadro B.1), dos quais 231 estão no Cerrado (48%), 115 na Mata Atlântica (24%), 61 na Amazônia (13%), 55 no Pampa (11%), doze na Caatinga (2,5%) e seis no Pantanal (1,25%). Há municípios que compartilham mais de um bioma, portanto foram contabilizados mais de uma vez. Se não houvesse essa duplicidade, seriam 428 municípios críticos. Esses dados mostram que, ao considerar a quantidade de municípios, certamente o bioma mais afetado é o Cerrado, sobretudo aqueles situados na região Matopiba. TEXTO para DISCUSSÃO 84 3016 Deve-se considerar que os biomas mantêm quantidades diferentes de municípios. A Mata Atlântica abriga aproximadamente 3.429 municípios; a Amazônia, 775; o Cerrado, 1.524; a Caatinga, 1.488; o Pantanal, 40; e o Pampa, 215. A partir dessa distribuição, ao considerar o total de municípios críticos pelo total de municípios de cada bioma, a análise pode ser ligeiramente diferente. Neste caso, o Pampa teria mais municípios críticos, com 26%, seguido do Cerrado (15%), do Pantanal (15%), da Amazônia (8%), da Mata Atlântica (3%) e da Caatinga (1%). FIGURA 10 Municípios identificados como em nível crítico da relação entre desmatamento e área plantada da soja, considerando os anos de 2021 ou 2022 Elaboração dos autores. Obs.: A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 85 3016 7.3 O caso da carne bovina A pecuária, especialmente a criação de bovinos a pasto, é tradicionalmente utilizada para ocupar novas áreas agrícolas no Brasil. Isso ocorre porque, ao contrário de outras atividades agrícolas, como a produção de grãos, a pecuária é menos custosa e mais eficiente em termos de garantir a posse de grandes extensões de terra, devido à baixa necessidade de insumos, tecnologia e mão de obra. No entanto, a pecuária, quando extensiva, tem a produtividade por área reduzida. Por isso, muitas vezes o aumento ou a manutenção da produção ao longo do tempo depende da expansão das áreas de cultivo em vez do aumento da produtividade por área. Isso significa que as metas de produção são alcançadas geralmente pela incorporação de novas áreas naturais ao processo produtivo, como florestas primárias ou cerrados, expandindo a fronteira agrícola (Dias-Filho, 2011). Essa dinâmica faz da pecuária um forte vetor de pressão para o desmatamento (MapBiomas, 2023a). O desmatamento gera uma série de problemas ambientais, sociais e econômicos que se tornam interligados durante o processo. Por exemplo, o desmatamento de áreas florestais pode levar à perda de hábitat de espécies nativas, resultando em uma diminuição da biodiversidade. Isso, por sua vez, pode afetar comunidades que dependem desses recursos para subsistência, levando a conflitos sociais e deslocamento de populações. Além disso, a remoção das árvores pode resultar em mudanças no ciclo hidrológico, afetando a disponibilidade de água para atividades agrícolas e industriais. A conversão de florestas em pastagens pode intensificar problemas ambientais específicos, como a alteração dos padrões regulares das cheias nas bacias hidrográficas que têm seus fluxos modificados pelo rápido escoamento da precipitação nas áreas de pasto. Além disso, a conversão de floresta em pastagem contribui para redução da evapotranspiração, principalmente na época seca, diminuindo o suprimento hídrico para a atmosfera. Ao mesmo tempo, a pastagem aumenta o efeito albedo da superfície,51 contribuindo para retroalimentar as mudanças climáticas (Fearnside, 2022). Nesse contexto, torna-se pertinente acompanhar, ao longo do tempo, a área destinada à pastagem de bovinos no Brasil (figura 11). Estima-se que cerca de 72% do desmatamento no país foi impulsionado pela pecuária (Ritchie, 2021). 51. O efeito albedo é a capacidade de uma superfície de refletir a luz solar. Quando ocorre o desmatamento, as áreas anteriormente cobertas por vegetação são substituídas por superfícies mais escuras, como solo exposto. Essas superfícies mais escuras absorvem mais calor do sol, aumentando a temperatura local e contribuindo para mudanças climáticas. TEXTO para DISCUSSÃO 86 3016 FIGURA 11 Área de pastagem para os anos de 2010, 2015, 2020 e 2022 (Em ha) Fonte: MapBiomas. Disponível em: https://brasil.mapbiomas.org/estatisticas/. Elaboração dos autores. Obs: 1. O preenchimento no mapa delimita a área total do município, não apenas a área destinada à pastagem. 2. A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). A partir da figura 11 é possível identificar os municípios que possuem a maior área de pastagem por bioma; quanto mais escuras as cores do município, maior a sua área destinada à pastagem. De forma complementar, a tabela 10 mostra a área de pastagem dos estados brasileiros e o quanto cada estado representa no total de pastagem do bioma. A partir do cruzamento dessas duas informações, é possível identificar as principais áreas destinadas à pastagem em diversas dimensões geográficas, biomas, estados e municípios. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 87 3016 TABELA 10 Área de pastagem por UF, por bioma, para os anos de 2010, 2020, 2021 e 2022   2010 2020 2021 2022 Bioma Estado Área (ha) Participação (%) Área (ha) Participação (%) Área (ha) Participação (%) Área (ha) Participação (%) Amazônia AC 1.694.440 3,44 2.147.142 4,07 2.252.857 4,14 2.376.902 4,12 AM 1.379.441 2,80 2.159.227 4,09 2.414.404 4,43 2.819.985 4,88 AP 44.678 0,09 48.751 0,09 47.878 0,09 129.712 0,22 MA 4.568.669 9,28 4.700.273 8,91 4.784.814 8,78 5.145.719 8,91 MT 13.852.274 28,14 12.760.175 24,19 13.018.425 23,90 13.890.294 24,05 PA 17.980.486 36,52 20.048.603 38,01 20.797.858 38,18 21.671.929 37,53 RO 7.261.161 14,75 8.303.888 15,75 8.523.452 15,65 8.871.654 15,36 RR 674.361 1,37 859.620 1,63 915.861 1,68 1.011.317 1,75 TO 1.777.425 3,61 1.711.494 3,25 1.715.312 3,15 1.828.935 3,17 Total 49.232.935 - 52.739.174 - 54.470.862 - 57.746.446 - Caatinga AL 877.945 3,73 911.036 3,77 886.016 3,73 860.391 3,67 BA 10.980.392 46,65 11.036.310 45,62 10.851.118 45,72 10.729.794 45,75 CE 2.599.881 11,05 2.885.312 11,93 2.807.252 11,83 2.785.515 11,88 MA 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 MG 1.484.351 6,31 1.541.368 6,37 1.491.905 6,29 1.470.985 6,27 PB 1.689.316 7,18 1.832.188 7,57 1.821.408 7,67 1.803.611 7,69 PE 2.516.931 10,69 2.579.627 10,66 2.499.889 10,53 2.437.234 10,39 PI 1.226.160 5,21 1.163.036 4,81 1.178.135 4,96 1.194.623 5,09 RN 1.279.519 5,44 1.428.156 5,90 1.392.003 5,86 1.377.465 5,87 SE 882.213 3,75 817.249 3,38 807.376 3,40 791.531 3,38 Total 23.536.708 - 24.194.281 - 23.735.102 - 23.451.147 - TEXTO para DISCUSSÃO 88 3016   2010 2020 2021 2022 Bioma Estado Área (ha) Participação (%) Área (ha) Participação (%) Área (ha) Participação (%) Área (ha) Participação (%) Cerrado BA 459.810 0,83 614.902 1,16 636.295 1,21 641.266 1,25 DF 91.612 0,17 92.486 0,17 92.267 0,18 90.010 0,18 GO 14.346.980 25,89 13.199.778 24,91 12.995.737 24,80 12.695.362 24,72 MA 2.924.237 5,28 3.962.419 7,48 4.028.842 7,69 3.999.458 7,79 MG 10.726.619 19,36 9.563.063 18,05 9.320.154 17,78 9.118.232 17,75 MS 12.709.142 22,94 10.947.550 20,66 10.728.978 20,47 10.540.836 20,52 MT 6.968.672 12,58 6.641.190 12,53 6.550.406 12,50 6.282.322 12,23 PA 316.618 0,57 385.411 0,73 387.868 0,74 376.981 0,73 PI 635.025 1,15 912.695 1,72 959.377 1,83 987.075 1,92 PR 37.239 0,07 21.673 0,04 20.677 0,04 20.586 0,04 RO 12.323 0,02 14.278 0,03 13.865 0,03 13.495 0,03 SP 819.157 1,48 477.704 0,90 448.856 0,86 444.044 0,86 TO 5.364.671 9,68 6.148.345 11,60 6.225.261 11,88 6.156.475 11,99 Total 55.412.104 - 52.981.494 - 52.408.583 - 51.366.142 - Mata Atlântica AL 538.626 1,58 614.928 2,02 612.655 2,05 602.598 2,04 BA 4.668.328 13,67 4.510.974 14,81 4.463.323 14,93 4.399.587 14,90 DF 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 ES 2.174.522 6,37 2.055.377 6,75 2.017.435 6,75 1.968.284 6,66 GO 277.340 0,81 240.754 0,79 235.274 0,79 231.614 0,78 MG 11.325.793 33,17 10.550.955 34,64 10.441.892 34,93 10.328.143 34,97 MS 1.655.391 4,85 1.068.051 3,51 974.456 3,26 961.113 3,25 PB 14.451 0,04 18.096 0,06 18.031 0,06 18.341 0,06 PE 479.340 1,40 479.172 1,57 474.166 1,59 466.084 1,58 PR 3.561.046 10,43 2.913.434 9,56 2.845.917 9,52 2.828.688 9,58 RJ 1.837.972 5,38 1.862.969 6,12 1.828.491 6,12 1.798.430 6,09 RN 4.369 0,01 6.475 0,02 5.774 0,02 5.169 0,02 RS 506.512 1,48 357.979 1,18 353.255 1,18 342.954 1,16 SC 1.014.416 2,97 929.141 3,05 923.363 3,09 922.455 3,12 SE 636.181 1,86 560.494 1,84 564.896 1,89 558.789 1,89 SP 5.445.423 15,95 4.292.042 14,09 4.135.639 13,83 4.099.878 13,88 Total 34.139.710 - 30.460.841 - 29.894.567 - 29.532.127 - Pampa RS 6 100,00 3 100,00 3 100,00 3 100,00 Total 6 -33-3– TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 95 3016 12D – Mata Atlântica TEXTO para DISCUSSÃO 96 3016 12E – Pampa TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 97 3016 12F – Pantanal Fonte: Inpe (2024) e MapBiomas (2024). Elaboração dos autores. Obs.: 1. O preenchimento no mapa delimita a área total do município. 2. A figura não pôde ser padronizada e revisada em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). A figura 12A do bioma Amazônia demonstra alterações na área dos municípios de acordo com as escalas ao longo do tempo, sobretudo na predominância das pastagens como maior tipo de cobertura antrópica. A dinâmica identificada pode indicar similaridade com o ciclo de desmatamento, seguido pela pecuária ou produção agrícola. TEXTO para DISCUSSÃO 98 3016 Na transição de 2010 para 2015, as áreas que antes eram desmatadas em larga escala (azul) passaram a ter um incremento menor do desmatamento, tornando-se amarelas, o que demonstra a conversão de áreas anteriormente desmatadas em pastagens. E áreas que tiveram a expansão da pastagem, que pode ter ocorrido através do desmatamento, se tornaram vermelhas. O mapa em 2020 demonstra a tendência do aumento do desmatamento na Amazônia pelos municípios em azul. Esse aumento é impulsionado, entre outros fatores, pela pastagem. Isso é percebido pela grande quantidade de municípios em vermelho. Em 2022 o cenário continua demonstrando o aumento da pastagem, que pode estar associado ao incremento do desmatamento, quando vermelho, ou à utilização de áreas previamente desmatadas, quando amarelas. É preciso lembrar que essa variável representa uma razão, e não significa aumento ou redução absoluta do desmatamento, o que aparece na figura 12. Na Caatinga e no Cerrado, por sua vez, houve uma redução da participação da pastagem ao longo do tempo. No caso da Caatinga, a redução da participação da pastagem foi acompanhada pelo aumento das áreas de mosaico de agricultura e pasto, e lavouras temporárias na cobertura do solo (MapBiomas, 2024). O mosaico refere-se às áreas de uso agropecuário onde não foi possível distinguir entre pastagem e agricultura, e sua definição é distinta por biomas. Na Caatinga, no Cerrado e na Mata Atlântica, são áreas de uso agropecuário que não permitem distinguir entre pastagem e agricultura. No Pampa, as áreas de uso agropecuário apresentam a mesma dificuldade de diferenciação, mas podem incluir áreas de cultivos, pastagens de inverno ou verão, horticultura e áreas de descanso entre safras agrícolas (pousio). A transição das áreas de pastagem para áreas de mosaico foi refletida no mapa nas transições entre 2015 e 2022. No Cerrado, a participação da pastagem foi reduzida paralelamente ao aumento da produção de soja e dos mosaicos de agricultura e pasto, tendência percebida na transição de 2020 a 2022 dos mapas (MapBiomas, 2024). Entretanto, vale ressaltar que o aumento da participação da produção agrícola no Cerrado pode mascarar uma forte associação da pastagem com o desmatamento. Uma dinâmica percebida no estudo de Zu Ermgassen et al. (2020) é que a conversão de pastagem em produção agrícola em um município pode ocorrer em proporção maior do que a conversão de floresta de em pastagem. No caso da Mata Atlântica, a perda sucessiva da participação da pastagem foi acompanhada pelo aumento da participação do mosaico de agricultura e pasto, produção de soja, cana-de-açúcar, silvicultura e outras lavouras temporárias (MapBiomas, 2024). O Pantanal vem demonstrando um elevado crescimento da pastagem, indicando que a expansão do desmatamento nos municípios em azul possa resultar em um aumento da fronteira de pastagem a partir da supressão da vegetação, tornando TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 99 3016 os municípios vermelhos, como ocorreu na transição entre 2015 e 2020. Entre 2010 e 2022, a participação do pasto na cobertura vegetal do Pantanal passou de 11% para quase 15% (MapBiomas, 2024). As tabelas 11 e 12 trazem informações mais detalhadas sobre os mapas e os municípios, por estado, que se enquadram nas escalas. Os valores altos mostrados na tabela 12 reforçam a discussão já realizada e significam que o incremento do desmatamento foi superior ao aumento da área plantada. TABELA 11 Incremento do desmatamento em hectares sobre a variação da área de pastagem em hectares, por bioma, nos anos 2010, 2015, 2020 e 2021 Intervalo 2010 2015 2020 2022 Municípios Percentual Média Municípios Percentual Média Municípios Percentual Média Municípios Percentual Média Amazônia x ≤ 0 301 54 -419,0 245 44 -189,6 282 50 -224,7 171 31 -30,0 0 < x ≤ 30 60 11 12,2 140 25 13,5 41 7 14,3 239 43 9,4 30 < x ≤ 120 109 19 72,2 115 21 60,4 161 29 73,1 134 24 65,3 x > 120 89 16 13.191,1 59 11 903,9 75 13 353,9 15 3 1.522,1 Caatinga x ≤ 0 572 47 -734,6 608 50 -1396080,1 873 72 -355,8 901 75 -7577153,9 0 < x ≤ 30 202 17 15,1 222 18 14,2 85 7 13,3 98 8 14,7 30 < x ≤ 120 261 22 61,6 236 20 59,1 103 9 68,7 102 8 64,8 x > 120 174 14 4.309,9 143 12 900,1 148 12 1.221,1 108 9 2.697,5 Cerrado x ≤ 0 871 61 -916,9 914 64 -190,9 1054 74 -184,5 1149 80 -212,21 0 < x ≤ 30 63 4 15,0 103 7 15,3 47 3 16,1 47 3 17,41 30 < x ≤ 120 212 15 70,5 164 11 70,2 136 9 68,8 83 6 66,64 x > 120 287 20 6.608,1 252 18 958,7 196 14 1.296,1 154 11 3.032,66 Mata Atlântica x ≤ 0 2541 82 -95,7 2421 79 -93,2 2643 86 -39,0 2546 83 -73,7 0 < x ≤ 30 217 7 13,4 234 8 13,2 172 6 13,8 159 5 15,0 30 < x ≤ 120 174 6 64,7 234 8 63,4 129 4 63,9 173 6 66,5 x > 120 151 5 213.282,4 194 6 1007,5 139 5 4.863,5 205 7 897,6 Pampa x ≤ 0 220 96 -47151670,0 218 95 -9422,5 227 99 -16975,5 228 99 -3213529,9 x > 120 10 4 658.160,2 12 5 41.6842,2 3 1 420.519,8 2 1 128.642,9 Pantanal x ≤ 0 9 41 -12,13 8 36 -61,8 7 32 0,0 7 32 0,0 0 < x ≤ 30 1 5 15,66 03 14 17,1 2 9 20,9 30 < x ≤ 120 6 27 69,26 1 5 63,4 9 41 76,8 5 23 94,8 x > 120 6 27 472,47 13 59 406,6 3 14 286,7 8 36 239,8 Fontes: Inpe (2024) e IBGE (2024). Elaboração dos autores. Obs.: A coluna municípios é a quantidade de municípios que estão enquadrados em cada intervalo; média é o valor médio do indicador em cada intervalo; e porcentagem é a participação da quantidade dos municípios por escala no total de municípios por bioma. TEXTO para DISCUSSÃO 100 3016 TABELA 12 Incremento do desmatamento (ha/ano) sobre a variação da área de pastagem (ha/ano), por estado, considerando o intervalo crítico para os anos 2010, 2015, 2020 e 2022 Bioma UF Município Percentual 2010 2015 2020 2021 Amazônia AC 22 2,4 71,44 112,89 148,49 103,65 AM 40 4,4 27401,78 335,38 21,74 49,85 AP 3 0,3 -4637,09 -7387,13 122,30 71,71 MA 7 0,8 189,44 21,45 -73,46 115,51 MT 50 5,4 26,69 14,41 134,23 67,53 PA 65 7,1 -307,46 79,39 -233,92 144,61 RO 37 4,0 54,45 -355,93 57,22 75,67 RR 8 0,9 -30,44 9,99 -561,41 9,44 TO 6 0,7 28,19 41,26 -8,60 54,72 Caatinga BA 18 2,0 -25,57 -47,11 161,10 -29,57 CE 38 4,1 0,25 -15,64 -18,93 -1553,30 MG 1 0,1 31,90 0,00 0,00 54,58 PB 13 1,4 24,38 -13,59 8,19 -872,21 PE 8 0,9 -117,93 -2,05 -3,18 19,57 PI 48 5,2 -88,54 307,85 30,52 38,25 RN 33 3,6 62,87 -15,58 -567,50 -152,36 SE 1 0,1 197,97 -1,82 0,00 36,58 Cerrado BA 9 1,0 -415,08 384,47 96,76 64,36 GO 23 2,5 -757,66 -283,38 71,20 40,74 MA 22 2,4 2662,25 201,64 88,06 73,58 MG 32 3,5 -51,38 27,37 -211,99 153,59 MS 1 0,1 -23,73 -33,90 -7,21 -5,34 MT 12 1,3 -371,21 90,72 24,27 72,81 PI 57 6,2 6,62 48,53 0,60 86,06 PR 1 0,1 -70,55 -5,16 -34,91 -5,03 SP 5 0,5 -9,55 0,00 -108,38 42,04 TO 22 2,4 681,63 392,43 89,13 71,59 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 101 3016 Bioma UF Município Percentual 2010 2015 2020 2021 Mata Atlântica AL 3 0,3 166,14 -14,84 17,99 36,81 BA 31 3,4 -71,15 5,14 77,60 47,70 ES 1 0,1 -14,04 -6,15 11,66 53,11 MG 66 7,2 13,21 -57,60 169,32 19,76 MS 1 0,1 -33,67 -13,97 12,16 37,70 PB 7 0,8 1020,89 405,71 10,28 -44,06 PE 17 1,9 406,56 60,86 37,39 35,51 PR 41 4,5 -58,74 1527,20 -89,55 38,15 RJ 1 0,1 -477,65 0,00 0,00 -6,66 RN 2 0,2 4850,59 0,00 26,78 90,38 RS 55 6,0 -63,23 30,30 44,95 34,05 SC 81 8,8 -107,40 -19,09 -38,58 -155,14 SE 3 0,3 -10,38 -8,51 146,61 12,17 SP 18 2,0 -27,61 -92,92 88,64 30,99 Pantanal MS 6 0,7 294,82 243,36 176,54 68,61 MT 3 0,3 98,36 251,76 61,64 20,61 Fonte: Inpe (2024) e MapBiomas (2024). Elaboração dos autores. O processo de mapeamento adotado permite ter uma ideia dos municípios que podem ter relação crítica entre pastagem e desmatamento. No contexto da definição do regulamento de produtos livre de desmatamento da UE, podemos indicar, a partir da nossa metodologia, os municípios que podem ter suas produções de carne bovina associadas ao desmatamento. Como a lei estabeleceu um período inicial de vinculação entre a produção e o desmatamento a partir de 31 de dezembro de 2020, são considerados aqui como municípios que podem enfrentar obrigações mais rigorosas do regulamento aqueles que tiveram relação de nível crítico (vermelho – razão do incremento do desmatamento e variação da área de pastagem entre 30% e 120%) no ano de 2021 ou 2022, ilustrados na figura 13. TEXTO para DISCUSSÃO 102 3016 FIGURA 13 Municípios identificados como em nível crítico da relação entre desmatamento e área de pastagem, considerando os anos de 2021 ou 2022 Elaboração dos autores. A figura 13 mostra os municípios que apresentaram níveis críticos (vermelho) nos anos de 2021 ou 2022, ou seja, são potencialmente afetados pelo EUDR e podem enfrentar obrigações mais rigorosas do regulamento. A análise abrange um total de 918 municípios (apêndice C, quadro C.1), distribuídos por todos os biomas, exceto o Pampa. É importante pontuar que um mesmo município pode ter sido contabilizado mais de uma vez se estiver presente em mais de um bioma. Caso essa duplicidade não ocorresse, o número total de municípios por bioma seria de 888. A distribuição dos 918 municípios críticos por bioma ocorre da seguinte maneira: Mata Atlântica com 327 (36%); Amazônia com 238 (26%); Cerrado com 184 (20%); Caatinga com 160 (17%); e Pantanal com 9 (1%). Apesar de a Mata Atlântica apresentar a maior quantidade de municípios críticos, é também o bioma com o maior número TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 103 3016 total de municípios. Se fosse considerada a quantidade de municípios críticos pela quantidade total de municípios do bioma, a Amazônia apresentaria o maior número de municípios. Nesse caso, os biomas com mais municípios seriam: Amazônia (43%), Pantanal (41%), Cerrado (13%), Caatinga (13%) e Mata Atlântica (11%). 7.3.1 Uma estimativa do risco potencial sobre as exportações Para a análise das exportações de bovinos, as bases de dados de desmatamento e exportações são as mesmas do exercício anterior da soja. Para identificar os municípios com nível crítico de desmatamento, foram usados os critérios definidos no quadro 2. Novamente, para ser considerado crítico, o município deverá pertencer a esta categoria em 2021 ou 2022. Ao contrário da soja, cuja principal área crítica é o Cerrado, nas exportações de carne bovina, a Amazônia apresenta risco mais acentuado (tabela 13), com 7.834 t exportadas para a Europa a partir de municípios em nível crítico, que representam 59,2% das exportações deste bioma para a UE. Há municípios no Cerrado, no Pantanal e na Mata Atlântica que também desmatam, mas somente no Pantanal, onde 34,3% das exportações do bioma para a UE se originam de municípios críticos, o risco relativo é grande. TABELA 13 Exportações para a UE e para o mundo, por bioma, totais e da área crítica Bioma (A) Exportações para a UE na área crítica (t) (B) Exportações totais para o mundo na área crítica (t) (C) Exportações totais para a UE (t) (D) Exportações totais para o mundo (t) A/B (%) A/C (%) A/D (%) Cerrado 2.886 94.162 31.140 755.057 3,1 9,3 0,4 Amazônia 7.834 432.939 13.236 590.604 1,8 59,2 1,3 Pantanal 1.256 51.219 1.830 39.767 2,5 34,3 3,2 Caatinga 1 179 200 17.532 0,6 0,5 0,0 Mata Atlântica 390 29.212 12.928 588.240 1,3 3,0 0,1 Pampa 0 0 0 0 0,0 0,0 0,0 Elaboração dos autores. A partir da tabela 14, nota-se que entre 2010 e 2022, com exceção do Pantanal, houve maior dispersão das exportações para outros mercados além da UE, o que pode ser considerado positivo no sentido de que há outros mercados que o produtor TEXTO para DISCUSSÃO 104 3016 pode acessar para compensar um eventual impedimento de exportação para a UE. Comparando com o caso da soja (tabela 8), a concentração de exportação de bovinos para o bloco europeu é menor do que na soja, o que indica que o impacto da lei deve ser maior para a commodity agrícola. TABELA 14 Razão entre as exportações totais de bovinos para a UE e para o mundo (2010 e 2022) (Em %) Bioma 2010 2022 Cerrado 4,0 4,1 Amazônia 2,9 2,2 Pantanal 2,5 4,6 Caatinga 7,6 1,1 Mata Atlântica 5,8 2,2 Pampa 4,9 1,5 Elaboração dos autores. A tabela 15 apresenta, para cada bioma, os municípios que mais exportaram para a UE em 2022 e apresentam o “nível crítico de desmatamento”. As mesmas hipóteses adotadas para a soja devem ser expandidas para a análise da carne bovina. É dada atenção aos estados em nível crítico de desmatamento com mais exportações de carne bovina para a UE em 2022. Destaque para Mato Grosso, Goiás e Mato Grosso do Sul, que responderam respectivamente por 71,16%, 16,04% e 6,47% de toda a exportação brasileira em nível crítico em 2022. No nível do município, somente Juara-MT, Colniza-MT, São Miguel do Araguaia-GO, Aripuanã-MT, Juína-MT e Nova Bandeirantes-MT corresponderam a cerca de 20% do total exportado em nível crítico no mesmo ano. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 111 3016 ambientais, hídricos e de regulação do clima global, os produtores de commodities desta região têm uma grande responsabilidade em produzir de forma sustentável, assegurando, pelo menos, as leis nacionais vigentes no Código Florestal. Isso significa que, embora a exposição das exportações brasileiras para UE não seja muito elevada em um contexto agregado, para determinados municípios o mercado europeu é muito importante. Dessa forma, os produtores da Amazônia, por exemplo, devem estar cada vez mais preparados para dissociar as suas produções de carne bovina e de soja do desmatamento, caso haja o interesse em exportar para o bloco europeu. Afinal, a UE exige historicamente critérios mais rigorosos relacionados ao meio ambiente, à qualidade e à rastreabilidade, do que outros importadores. Isso tem se manifestado pela proliferação de NVS e medidas não tarifárias impostas pela UE. O estudo de Oliveira et al. (2024) destaca que os requisitos da União Europeia para exportações livres de desmatamento podem levar à criação de cadeias de abastecimento segregadas, diferenciando as exportações para a Europa das exportações para outros mercados menos exigentes. A experiência brasileira com a segregação de soja convencional e geneticamente modificada ilustra os desafios dessa abordagem, como gargalos de infraestrutura e custos adicionais que podem levar ao desvio de comércio para mercados menos rigorosos, evitando custos adicionais de conformidade. De forma complementar, Zu Ermgassen et al. (2020) discutem que as exportações de carne bovina do Brasil com exposição ao desmatamento estão mais vinculadas às importações da China, juntamente com Hong Kong e Egito, Turquia, Rússia e Arábia Saudita. Juntos, esses países foram responsáveis por adquirir, em 2017, 65% da carne brasileira com exposição ao desmatamento. Essa concentração levanta preocupações. Se esses países, principalmente a China, aderirem a políticas comerciais regulatórias com propósitos de redução do desmatamento, é possível que o risco do Brasil seja maior do que o observado para o mercado europeu. O Brasil é o segundo maior produtor de carne bovina do mundo e o maior exportador global. Em 2023, a produção brasileira representou cerca de 18,3% da produção global.53 Além disso, o produto possui um papel estratégico na pauta exportadora do agronegócio brasileiro, pois é o quinto produto do agronegócio mais exportado pelo Brasil.54 A UE é o terceiro principal destino das exportações da carne bovina brasileira, 53. Disponível em: https://apps.fas.usda.gov/psdonline/app/index.html#/app/advQuery. Acesso em: maio 2024. 54. Disponível em: https://indicadores.agricultura.gov.br/agrostat/index.htm. Acesso em: maio 2024. TEXTO para DISCUSSÃO 112 3016 responsável por adquirir 5,2% do valor exportado, ficando atrás da China e dos Estados Unidos, que detêm 54,4% e 8,1%, respectivamente.55 Assim, para que o EUDR tenha um impacto significativo na redução global do desmatamento, é necessário que a UE intensifique esforços para liderar pelo exemplo, buscando influenciar o mercado global e fortalecer a cooperação com países fornecedores importantes, como o Brasil. Ou somente a partir da adoção de regulamentos semelhantes por outros mercados, como a China, e parcerias com os Estados Unidos, que já discutem legislação similar, pode-se promover de forma eficaz a produção livre de desmatamento e mudanças no nível da paisagem (Oliveira et al., 2024). De qualquer maneira, a relevância da carne bovina para a balança comercial do Brasil, bem como da concentração das exportações desse produto para países que podem possuir exposição elevada ao desmatamento, como a China e a UE, reforça a necessidade de se fazerem mudanças profundas para tornar a cadeia de suprimentos da carne bovina mais ambientalmente sustentável e rastreável, principalmente devido à incorporação cada vez mais frequente das preocupações ambientais e de responsabilidade social nas decisões de comércio. 8 CONSIDERAÇÕES FINAIS A recente lei europeia de combate ao desmatamento, EUDR, tem como objetivo impedir ou restringir os produtos primários ou derivados de sete cadeias de suprimento relacionadas ao agronegócio. Dado que o Brasil figura como um dos principais exportadores desses produtos, com destaque para carne bovina e soja, o país enfrenta o risco de sofrer impactos sobre suas exportações. No entanto, neste momento, torna-se praticamente impossível medir com algum grau de precisão a extensão desses impactos, pois a lei entrará em vigor apenas a partir de 30 de dezembro de 2024, e porque não há informações que associam a área de produção ao desmatamento. Diante desse cenário, o objetivo deste trabalho foi analisar os principais aspectos do EUDR e identificar, mesmo que diante de algumas limitações, quais seriam os municípios, estados e biomas potencialmente afetados pela lei. Além de alcançar este objetivo, também foram abordadas questões conceituais relevantes sobre a lei e sobre o crescente papel regulatório da UE em questões de interesses globais, como a regulação do clima. 55. Disponível em: https://indicadores.agricultura.gov.br/agrostat/index.htm. Acesso em: maio 2024. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 113 3016 Para identificar os possíveis efeitos do EUDR, foi proposta uma metodologia que permita avaliar, pelo menos de forma categórica, a magnitude das potenciais implicações da lei sobre o Brasil. Partiu-se da hipótese inicial de que os efeitos não serão relevantes, considerando que boa parte do desmatamento ocorreu antes de 2021, que foi o ano limite estabelecido pelo regulamento. Inicialmente, foi elaborada uma variável que mede a relação entre o incremento do desmatamento e o aumento da área plantada ou utilizada, estabelecendo-se quatro níveis em termos de risco, no nível municipal e por biomas. O nível crítico representa aquele de maior risco de os produtos fornecidos serem oriundos de áreas desmatadas. Em seguida, foi construída uma proxy de exportações por municípios. A partir dessa análise, foi possível identificar a quantidade exportada para a UE em áreas críticas. Isso permitiu a criação de um mapa que consolidou os municípios no nível crítico nos anos de 2021 ou 2022 e que já estariam expostos à lei. Os resultados indicam que, no caso da soja, o Cerrado e a Amazônia são os biomas com maior potencial de perda de exportações com base na proxy que foi construída. O impacto relativo da lei sobre esses biomas é considerável. Entretanto, como as exportações para a UE são relativamente baixas em relação às exportações totais do Brasil para outros mercados, as exportações críticas da Amazônia seriam afetadas em uma magnitude de 7% do total, enquanto no Cerrado esse percentual seria de 3%. Esses valores consideram os municípios identificados críticos nos anos de 2021 e 2022. No entanto, ao considerar a quantidade de municípios afetados, o Cerrado seria o bioma mais crítico em relação ao EUDR, sobretudo aqueles situados na região Matopiba. Ao contrário da soja, cuja principal área crítica é o Cerrado, para as exportações de carne bovina, na Amazônia, o risco é mais significativo. Ao se comparar com o caso da soja, a concentração de exportação de bovinos para o bloco europeu é menor, o que indica que o impacto da lei deve ser maior para a commodity agrícola. Os resultados deste estudo destacam a complexidade das interações entre as cadeias de suprimentos e as preocupações ambientais, especialmente no contexto da legislação europeia. Embora as exportações brasileiras de carne bovina e soja para a UE não apresentem uma exposição elevada em termos agregados, certas regiões e municípios podem enfrentar riscos significativos devido ao desmatamento associado à produção destes bens. Neste sentido, os resultados reforçam a necessidade de esforços contínuos para aprimorar as políticas públicas e as práticas de produção, visando mitigar os impactos ambientais e garantir a competitividade e a sustentabilidade do setor agropecuário brasileiro no mercado global. TEXTO para DISCUSSÃO 114 3016 REFERÊNCIAS ABRAMOVAY, R. et al. The new bioeconomy in the Amazon: opportunities and challenges for a healthy standing forest and flowing rivers. In: NOBRE, C. A. et al. (Ed.). Amazon assessment report 2021. Nova York: United Nations Sustainable Development Solutions Network, 2021. p. 2-44. BANCO MUNDIAL. Relatório sobre clima e desenvolvimento para o país. CCDR Series. Washington: Banco Mundial, 2023. BAYRAK, M. M.; MARAFA, L. M. Ten years of REDD+: a critical review of the impact of REDD+ on forest-dependent communities. Sustainability, v. 8, n. 7, p. 1-22, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.3390/su8070620. BENZEEV, R. et al. 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RS Encruzilhada do Sul PA Conceição do Araguaia GO Mineiros MG Paineiras TO Cristalândia RS Campos Borges RS General Câmara PA Floresta do Araguaia GO Monte Alegre de Goiás MG Patos de Minas TO Dois Irmãos do Tocantins RS Caraá RS Glorinha PA Ipixuna do Pará GO Novo Gama MG Patrocínio TO Dueré RS Erechim RS Hulha Negra PA Mojuí dos Campos GO Novo Planalto MG Pitangui TO Fátima RS Esmeralda RS Itaqui PA Rondon do Pará GO Ouvidor MG Quartel Geral TO Figueirópolis RS Fagundes Varela RS Ivorá PA Ulianópolis GO Padre Bernardo MG São Tomás de Aquino TO Formoso do Araguaia RS Faxinal do Soturno RS Jaguarão RO Alto Paraíso GO Pirenópolis MG Tapiraí TO Gurupi RS Ipê RS Jaguari RO Alvorada D’Oeste GO Porangatu MG Três Marias TO Ipueiras RS Ivorá RS Jari RO Ariquemes GO Posse MG Unaí TO Itacajá RS Jari RS Lavras do Sul RO Cacoal GO Rio Quente MG Urucuia TO Jaú do Tocantins RS Mata RS Manoel Viana RO Candeias do Jamari GO Rubiataba MG Vazante TO Juarina RS Nova Araçá RS Mata RO Cerejeiras GO Santa Fé de Goiás MS Alcinópolis TO Lagoa da Confusão RS Nova Esperança do Sul RS Mostardas RO Chupinguaia GO Santa Isabel MS Anastácio TO Mateiros RS Nova Roma do Sul RS Osório RO Colorado do Oeste GO Santa Tereza de Goiás MS Bela Vista TO Miranorte RS Parobé RS Palmares do Sul RO Machadinho D’Oeste GO Santo Antônio do Descoberto MS Bodoquena TO Monte Santo do Tocantins RS Pirapó RS Pedras Altas RO Mirante da Serra GO São Domingos MS Bonito TO Novo Jardim RS Porto Xavier RS Pedro Osório RO Novo Horizonte do Oeste GO São João d’Aliança MS Brasilândia TO Oliveira de Fátima RS Pouso Novo RS Pinhal Grande RO Parecis GO São Luiz do Norte MS Caracol TO Palmeirante RS Protásio Alves RS Pinheiro Machado RO Pimenta Bueno GO Serranópolis MS Costa Rica TO Palmeirópolis RS Roca Sales RS Pirapó TEXTO para DISCUSSÃO 128 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município RO Presidente Médici GO Sítio d’Abadia MS Coxim TO Paraíso do Tocantins RS Rondinha RS Piratini RO Primavera de Rondônia GO Taquaral de Goiás MS Figueirão TO Pindorama do Tocantins RS Santiago RS Porto Alegre RO São Francisco do Guaporé GO Três Ranchos MS Miranda TO Porto Alegre do Tocantins RS São Francisco de Assis RS Quaraí RO Seringueiras GO Uirapuru MS Nioaque TO Porto Nacional RS São Francisco de Paula RS Quevedos RO Vale do Anari GO Uruaçu MS Ribas do Rio Pardo TO Pugmil RS São Martinho da Serra RS Restinga Sêca RO Vilhena GO Varjão MS Rochedo TO Santa Rita do Tocantins RS São Nicolau RS Rio Grande RR Alto Alegre GO Vila Boa MT Alto Paraguai TO Santa Rosa do Tocantins RS São Pedro do Sul RS Santiago RR Amajari MA Afonso Cunha MT Araguainha TO São Valério RS Taquara RS Santo Antônio das Missões RR Cantá MA Benedito Leite MT Araputanga TO Silvanópolis RS Taquari RS São Francisco de Assis RR Iracema MA Buriti Bravo MT Bom Jesus do Araguaia TO Sucupira RS Vacaria RS São Gabriel RR Mucajaí MA Caxias MT Cáceres TO Talismã RS Vista Alegre RS São Martinho da Serra Caatinga MA Cidelândia MT Campos de Júlio TO Tupirama SC Agrolândia RS São Miguel das Missões BA Barreiras MA Colinas MT Canabrava do Norte TO Tupiratins SC Agronômica RS São Nicolau BA Cocos MA Estreito MT Cocalinho Mata Atlântica SC Água Doce RS São Vicente do Sul BA Correntina MA Feira Nova do Maranhão MT Comodoro AL Atalaia SC Bom Retiro RS Sentinela do Sul BA Jaborandi MA Fernando Falcão MT Jangada AL Teotônio Vilela SC Braço do Trombudo RS Sertão Santana BA Mucugê MA Fortaleza dos Nogueiras MT Nobres MG Aguanil SC Brunópolis RS Tapes BA Tabocas do Brejo Velho MA Fortuna MT Nossa Senhora do Livramento MG Cláudio SC Caçador RS Taquari CE Jaguaruana MA Governador Luiz Rocha MT Nova Lacerda MG Leandro Ferreira SC Calmon RS Tavares CE Limoeiro do Norte MA Grajaú MT Poconé MG Monte Sião SC Cocal do Sul RS Tramandaí CE Tianguá MA João Lisboa MT Pontal do Araguaia MG Oliveira SC Forquilhinha RS Uruguaiana PI Cocal MA Magalhães de Almeida MT Ponte Branca MG Pitangui SC Jacinto Machado RS Viamão PI Piracuruca MA Matões MT Poxoréu MG Resende Costa SC Lages RS Vila Nova do Sul PI Sebastião Barros MA Mirador MT Ribeirão Cascalheira MS Bataguassu SC Macieira Pantanal Cerrado MA Nova Iorque MT Rosário Oeste MS Mundo Novo SC Mirim Doce MS Miranda BA Barreiras MA Parnarama MT Salto do Céu PR Agudos do Sul SC Mondaí MS Sonora BA Cocos MA Passagem Franca MT Santa Rita do Trivelato PR Almirante Tamandaré SC Monte Castelo MT Cáceres TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 129 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município BA Correntina MA Porto Franco MT São Félix do Araguaia PR Altamira do Paraná SC Morro Grande MT Nossa Senhora do Livramento BA Formosa do Rio Preto MA São Bernardo MT São José do Rio Claro PR Balsa Nova SC Painel MT Poconé BA Jaborandi MA São Domingos do Maranhão MT Tesouro PR Bituruna SC Porto União MT Porto Esperidião Elaboração dos autores. Obs.: UF – Unidade da Federação. TEXTO para DISCUSSÃO 130 3016 APÊNDICE C QUADRO C.1 Municípios em nível crítico para carne bovina, por estado e bioma UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município Amazônia PA Mojuí dos Campos PB São Domingos MG Coromandel BA Santa Luzia RS Erval Seco AC Acrelândia PA Muaná PB Sossêgo MG Couto de Magalhães de Minas BA São Francisco do Conde RS Espumoso AC Assis Brasil PA Nova Esperança do Piriá PE Belém de Maria MG Datas BA Simões Filho RS Feliz AC Brasiléia PA Nova Ipixuna PE Cabrobó MG Diamantina BA Vera Cruz RS Flores da Cunha AC Bujari PA Novo Progresso PE Inajá MG Felício dos Santos ES Domingos Martins RS Forquetinha AC Capixaba PA Novo Repartimento PE Itacuruba MG Fruta de Leite MG Alto Jequitibá RS Garibaldi AC Cruzeiro do Sul PA Óbidos PE Panelas MG Gouveia MG Angelândia RS Herveiras AC Epitaciolândia PA Oeiras do Pará PE Petrolândia MG Indaiabira MG Antônio Carlos RS Ibarama AC Feijó PA Oriximiná PE São Caitano MG Japonvar MG Aricanduva RS Ibirapuitã AC Jordão PA Pacajá PE Venturosa MG Joaquim Felício MG Barbacena RS Iraí AC Mâncio Lima PA Paragominas PI Alegrete do Piauí MG Leandro Ferreira MG Barra Longa RS Itaara AC Manoel Urbano PA Parauapebas PI Alvorada do Gurguéia MG Leme do Prado MG Belo Vale RS Ivorá AC Marechal Thaumaturgo PA Pau D’Arco PI Amarante MG Montalvânia MG Berizal RS Lajeado AC Plácido de Castro PA Placas PI Arraial MG Nova União MG Bom Jesus do Galho RS Mata AC Porto Acre PA Portel PI Avelino Lopes MG Novorizonte MG Braúnas RS Maximiliano de Almeida AC Porto Walter PA Porto de Moz PI Cajazeiras do Piauí MG Padre Carvalho MG Cachoeira de Pajeú RS Montenegro AC Rio Branco PA Prainha PI Campo Alegre do Fidalgo MG Patrocínio MG Cambuquira RS Nova Roma do Sul AC Rodrigues Alves PA Redenção PI Campo Grande do Piauí MG Perdigão MG Caraí RS Passa Sete AC Santa Rosa do Purus PA Rio Maria PI Canto do Buriti MG Presidente Kubitschek MG Caratinga RS Picada Café AC Sena Madureira PA Rurópolis PI Caracol MG Sacramento MG Cássia RS Pinhal AC Senador Guiomard PA Santarém PI Castelo do Piauí MG Serro MG Catuji RS Planalto AC Tarauacá PA São Félix do Xingu PI Colônia do Gurguéia MG Setubinha MG Chalé RS Portão AC Xapuri PA São Geraldo do Araguaia PI Conceição do Canindé MG Taiobeiras MG Comercinho RS Porto Lucena TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 131 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município AM Alvarães PA São João de Pirabas PI Cristino Castro MG Tapira MG Congonhas RS Pouso Novo AM Anori PA São João do Araguaia PI Curimatá MG Veredinha MG Córrego Novo RS Putinga AM Apuí PA São Sebastião da Boa Vista PI Flores do Piauí MS Rio Brilhante MG Cuparaque RS Relvado AM Atalaia do Norte PA Senador José Porfírio PI Francisco Ayres MT Alto Paraguai MG Curral de Dentro RS Rolador AM Autazes PA Tailândia PI Guaribas MT Cáceres MG Divino RS Santa Maria AM Benjamin Constant PA Terra Santa PI Ilha Grande MT Campinápolis MG Divisa Alegre RS Santa Tereza AM Beruri PA Tomé-Açu PI Inhuma MT Dom Aquino MG Dores de Guanhães RS São João da Urtiga AM Boca do Acre PA Trairão PI Itainópolis MT Jauru MG Gonzaga RS São Valentim AM Borba PA Tucuruí PI Itaueira MT Juína MG Guanhães RS São Vendelino AM Canutama PA Uruará PI Júlio Borges MT Nossa Senhora do Livramento MG Indaiabira RS Segredo AM Carauari PA Vigia PI Lagoa do Sítio MT Novo Santo Antônio MG Inhapim RS Terra de Areia AM Careiro RO Alta Floresta D’Oeste PI Manoel Emídio MT Pedra Preta MG Ipatinga RS Travesseiro AM Careiro da Várzea RO Alto Alegre dos Parecis PI Massapê do Piauí MT Poconé MG Itabirinha RS Três Arroios AM Coari RO Alto Paraíso PI Milton Brandão MT Reserva do Cabaçal MG Itaipé RS Tunas AM Codajás RO Ariquemes PI Monsenhor Hipólito MT São José do Povo MG Itamarandiba RS Tupandi AM Eirunepé RO Buritis PI Morro Cabeça no Tempo PI Altos MG Jenipapo de Minas RS Vale do Sol AM Envira RO Cabixi PI Pajeú do Piauí PI Amarante MG José Raydan RS Vera Cruz AM Guajará RO Cacaulândia PI Parnaíba PI Antônio Almeida MG Ladainha RS Vista Gaúcha AM Humaitá RO Cacoal PI Patos do Piauí PI Aroazes MG Machacalis SC Abdon Batista AM Ipixuna RO Campo Novo de Rondônia PI Pavussu PI Batalha MG Malacacheta SC Agrolândia AM Itamarati RO Candeias do Jamari PI Pedro Laurentino PI Bertolínia MG Materlândia SC Agronômica AM Itapiranga RO Cerejeiras PI Pimenteiras PI Boqueirão do Piauí MG Minas Novas SC Anita Garibaldi AM Jutaí RO Chupinguaia PI Piracuruca PI Brasileira MG Morro do Pilar SC Araquari AM Lábrea RO Costa Marques PI Piripiri PI Campo Largo do Piauí MG Ninheira SC Balneário Arroio do Silva AM Manicoré RO Cujubim PI Riacho Frio PI Campo Maior MG Novo Cruzeiro SC Balneário Piçarras AM Maués RO Espigão D’Oeste PI Ribeira do Piauí PI Canavieira MG Ouro Branco SC Bela Vista do Toldo AM Nhamundá RO Governador Jorge Teixeira PI Rio Grande do Piauí PI Capitão de Campos MG Padre Paraíso SC Benedito Novo AM Nova Olinda do Norte RO Guajará-Mirim PI Santa Rosa do Piauí PI Castelo do Piauí MG Pedro Teixeira SC Blumenau TEXTO para DISCUSSÃO 132 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município AM Novo Aripuanã RO Itapuã do Oeste PI São João da Canabrava PI Caxingó MG Periquito SC Bocaina do Sul AM Pauini RO Machadinho D’Oeste PI São João da Fronteira PI Cocal de Telha MG Piedade dos Gerais SC Botuverá AM Presidente Figueiredo RO Ministro Andreazza PI São João da Varjota PI Cocal dos Alves MG Pitangui SC Braço do Trombudo AM Santa Isabel do Rio Negro RO Mirante da Serra PI São Miguel do Tapuio PI Cristino Castro MG Presidente Kubitschek SC Caçador AM Santo Antônio do Içá RO Monte Negro PI Sussuapara PI Curimatá MG Rio Casca SC Calmon AM São Gabriel da Cachoeira RO Nova Mamoré PI Tamboril do Piauí PI Curralinhos MG Rio Manso SC Campo Alegre AM São Paulo de Olivença RO Nova União PI Vera Mendes PI Demerval Lobão MG Rio Vermelho SC Campos Novos AM São Sebastião do Uatumã RO Parecis RN Alto do Rodrigues PI Eliseu Martins MG Santa Bárbara SC Cerro Negro AM Tabatinga RO Pimenta Bueno RN Barcelona PI Esperantina MG Santo Antônio do Itambé SC Chapadão do Lageado AM Tapauá RO Pimenteiras do Oeste RN Caiçara do Rio do Vento PI Flores do Piauí MG Santo Antônio do Monte SC Chapecó AM Tefé RO Porto Velho RN Campo Grande PI Guadalupe MG São João do Paraíso SC Coronel Freitas AM Uarini RO Primavera de Rondônia RN Caraúbas PI Inhuma MG São Pedro dos Ferros SC Coronel Martins AP Cutias RO Rio Crespo RN Cerro Corá PI Jerumenha MG São Sebastião do Oeste SC Cunha Porã AP Pedra Branca do Amapari RO Santa Luzia D’Oeste RN Coronel Ezequiel PI Joaquim Pires MG Senador Cortes SC Cunhataí AP Pracuúba RO São Francisco do Guaporé RN Coronel João Pessoa PI José de Freitas MG Senhora do Porto SC Curitibanos MA Açailândia RO São Miguel do Guaporé RN Currais Novos PI Luzilândia MG Serra Azul de Minas SC Doutor Pedrinho MA Boa Vista do Gurupi RO Seringueiras RN Galinhos PI Madeiro MG Serro SC Fraiburgo MA Buriticupu RO Theobroma RN Ipanguaçu PI Marcos Parente MG Setubinha SC Garuva MA Cândido Mendes RO Vale do Anari RN Itajá PI Matias Olímpio MG Taquaraçu de Minas SC Ibiam MA Cidelândia RO Vilhena RN Jaçanã PI Miguel Alves MG Timóteo SC Ibirama MA Godofredo Viana RR Alto Alegre RN Japi PI Miguel Leão MS Taquarussu SC Ilhota MA Itinga do Maranhão RR Cantá RN Jardim de Angicos PI Monsenhor Gil PB Capim SC Iomerê MT Alto Boa Vista RR Caracaraí RN Jardim do Seridó PI Morro do Chapéu do Piauí PB Jacaraú SC Ipira MT Apiacás RR Caroebe RN Macau PI Murici dos Portelas PB Mamanguape SC Iraceminha MT Aripuanã RR Iracema RN Martins PI Nossa Senhora de Nazaré PB Pedras de Fogo SC Itaiópolis MT Barra do Bugres RR Rorainópolis RN Nísia Floresta PI Nossa Senhora dos Remédios PB Pitimbu SC Itapiranga MT Canabrava do Norte RR São João da Baliza RN Pedra Preta PI Novo Santo Antônio PB Rio Tinto SC Itapoá TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 133 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município MT Castanheira RR São Luiz RN Pedro Avelino PI Oeiras PB Salgado de São Félix SC Ituporanga MT Cláudia TO Aragominas RN Pendências PI Palmeirais PE Bezerros SC Jaborá MT Colniza TO Araguaína RN Portalegre PI Pedro II PE Bonito SC Joaçaba MT Confresa TO Carmolândia RN Rio do Fogo PI Piracuruca PE Cabo de Santo Agostinho SC Joinville MT Cotriguaçu TO Muricilândia RN Rodolfo Fernandes PI Piripiri PE Igarassu SC José Boiteux MT Diamantino TO Wanderlândia RN Santana do Matos PI Porto PE Itambé SC Laguna MT Feliz Natal TO Xambioá RN São Bento do Norte PI Redenção do Gurguéia PE Lagoa de Itaenga SC Lebon Régis MT Guarantã do Norte Caatinga RN São Bento do Trairí PI Santa Luz PE Lagoa do Carro SC Leoberto Leal MT Ipiranga do Norte BA Bonito RN São Francisco do Oeste PI São Gonçalo do Gurguéia PE Lagoa do Ouro SC Lindóia do Sul MT Itanhangá BA Canápolis RN São Paulo do Potengi PI São Gonçalo do Piauí PE Lagoa dos Gatos SC Major Vieira MT Itaúba BA Canudos RN São Tomé PI São João da Serra PE Macaparana SC Matos Costa MT Juara BA Casa Nova RN Sítio Novo PI São João do Arraial PE Moreno SC Mirim Doce MT Juína BA Cristópolis RN Taboleiro Grande PI São Miguel do Tapuio PE Nazaré da Mata SC Nova Erechim MT Juruena BA Curaçá SE Macambira PI São Pedro do Piauí PE Paudalho SC Nova Itaberaba MT Marcelândia BA Dom Basílio Cerrado PI Sigefredo Pacheco PE Rio Formoso SC Otacílio Costa MT Matupá BA Ibicoara BA Brejolândia PI União PE São Benedito do Sul SC Palmeira MT Nova Bandeirantes BA Juazeiro BA Catolândia PI Valença do Piauí PE São Joaquim do Monte SC Peritiba MT Nova Canaã do Norte BA Lençóis BA Coribe PR Jaguariaíva PE Tracunhaém SC Petrolândia MT Nova Guarita BA Macajuba BA Cotegipe SP Luís Antônio PR Agudos do Sul SC Pinhalzinho MT Nova Marilândia BA Mirangaba BA Cristópolis SP Piracicaba PR Antonina SC Planalto Alegre MT Nova Maringá BA Mucugê BA Lagoa Real SP Pradópolis PR Araucária SC Ponte Alta MT Nova Monte Verde BA Nova Fátima BA Santana SP Ribeirão Corrente PR Assaí SC Porto União MT Nova Santa Helena BA Rafael Jambeiro BA Tabocas do Brejo Velho SP Sarapuí PR Bituruna SC Presidente Castello Branco MT Nova Ubiratã BA Tabocas do Brejo Velho BA Wanderley TO Araguaína PR Campina do Simão SC Presidente Getúlio MT Novo Santo Antônio BA Umburanas GO Águas Lindas de Goiás TO Babaçulândia PR Campina Grande do Sul SC Presidente Nereu MT Paranaíta BA Wagner GO Alto Paraíso de Goiás TO Barra do Ouro PR Campo Largo SC Rio das Antas MT Paranatinga CE Acarape GO Amaralina TO Barrolândia PR Candói SC Rio do Oeste MT Peixoto de Azevedo CE Acaraú GO Buriti de Goiás TO Colméia PR Cantagalo SC Rio dos Cedros TEXTO para DISCUSSÃO 134 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município MT Porto Alegre do Norte CE Alto Santo GO Campo Alegre de Goiás TO Conceição do Tocantins PR Chopinzinho SC Rio Rufino MT Porto dos Gaúchos CE Amontada GO Carmo do Rio Verde TO Formoso do Araguaia PR Colombo SC Santa Terezinha MT Querência CE Aratuba GO Cavalcante TO Juarina PR Curitiba SC São Carlos MT Rondolândia CE Beberibe GO Crixás TO Natividade PR Figueira SC São Cristóvão do Sul MT Santa Carmem CE Canindé GO Formoso TO Paranã PR Foz do Iguaçu SC São João do Itaperiú MT Santa Cruz do Xingu CE Caridade GO Goiás TO Pequizeiro PR Guamiranga SC São João do Oeste MT Santa Terezinha CE Catunda GO Guarinos TO Piraquê PR Guaraqueçaba SC São Pedro de Alcântara MT Santo Afonso CE Croatá GO Ipameri TO Ponte Alta do Bom Jesus PR Guaratuba SC Saudades MT São Félix do Araguaia CE Graça GO Mimoso de Goiás TO Ponte Alta do Tocantins PR Ipiranga SC Tangará MT São José do Rio Claro CE Guaraciaba do Norte GO Monte Alegre de Goiás TO Sandolândia PR Ivaí SC Timbó MT Sinop CE Hidrolândia GO Nerópolis TO Santa Maria do Tocantins PR Jataizinho SC Timbó Grande MT Tabaporã CE Ibiapina GO Nova Roma TO Santa Rosa do Tocantins PR Laranjeiras do Sul SC Três Barras MT Tapurah CE Independência GO Pilar de Goiás TO Santa Tereza do Tocantins PR Marechal Cândido Rondon SC Vidal Ramos MT Terra Nova do Norte CE Itaitinga GO Rio Quente TO Tabocão PR Marumbi SC Videira MT União do Sul CE Itapipoca GO Santo Antônio do Descoberto TO Taipas do Tocantins PR Matelândia SC Vitor Meireles MT Vale de São Domingos CE Itarema GO São Miguel do Araguaia TO Tocantínia PR Morretes SC Witmarsum MT Vera CE Itatira GO Teresina de Goiás TO Wanderlândia PR Ortigueira SE Brejo Grande PA Abaetetuba CE Madalena GO Trombas Mata Atlântica PR Paranaguá SE Itabaiana PA Água Azul do Norte CE Martinópole GO Varjão AL Branquinha PR Pitanga SE Malhador PA Altamira CE Miraíma MA Alto Alegre do Maranhão AL Matriz de Camaragibe PR Prudentópolis SP Americana PA Anapu CE Morrinhos MA Barão de Grajaú AL São Miguel dos Milagres PR Quatro Barras SP Araras PA Aveiro CE Mulungu MA Barra do Corda BA Água Fria PR Reserva SP Barra Bonita PA Bagre CE Ocara MA Barreirinhas BA Almadina PR Rio Bom SP Campinas PA Barcarena CE Pacajus MA Belágua BA Aramari PR Santa Maria do Oeste SP Descalvado PA Belterra CE Pacatuba MA Benedito Leite BA Aurelino Leal PR São José dos Pinhais SP Franco da Rocha PA Bom Jesus do Tocantins CE Paraipaba MA Cidelândia BA Barro Preto PR São Miguel do Iguaçu SP Guapiara PA Brasil Novo CE Poranga MA Formosa da Serra Negra BA Buerarema PR Serranópolis do Iguaçu SP Holambra TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 135 3016 UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município UF Município PA Brejo Grande do Araguaia CE Potiretama MA Grajaú BA Caatiba PR Telêmaco Borba SP Ibiúna PA Breu Branco CE Quiterianópolis MA Humberto de Campos BA Candeias PR Tunas do Paraná SP Itapevi PA Breves CE Redenção MA Icatu BA Coaraci PR Turvo SP Leme PA Cachoeira do Piriá CE Sobral MA Itaipava do Grajaú BA Firmino Alves PR Virmond SP Mairinque PA Cametá CE Tamboril MA Joselândia BA Governador Mangabeira RJ Porciúncula SP Nova Odessa PA Canaã dos Carajás CE Tianguá MA Morros BA Ibicaraí RN Extremoz SP Ribeirão Branco PA Curralinho CE Trairi MA Nova Iorque BA Ibicuí RN Nísia Floresta SP Rifaina PA Curuá CE Tururu MA Paulino Neves BA Ibirapitanga RS Ametista do Sul SP Santa Gertrudes PA Dom Eliseu CE Ubajara MA Primeira Cruz BA Igrapiúna RS Anta Gorda SP São Manuel PA Faro MG Brasília de Minas MA Santa Quitéria do Maranhão BA Ilhéus RS Barão SP Tapiraí PA Goianésia do Pará PB Algodão de Jandaíra MA Santana do Maranhão BA Itacaré RS Barão de Cotegipe Pantanal PA Gurupá PB Araruna MA São Domingos do Maranhão BA Itajuípe RS Barra do Guarita MS Aquidauana PA Ipixuna do Pará PB Barra de Santana MA São Francisco do Maranhão BA Itanagra RS Bento Gonçalves MS Coxim PA Itaituba PB Casserengue MA Timon BA Itapé RS Bom Princípio MS Miranda PA Itupiranga PB Desterro MG Angelândia BA Itapitanga RS Boqueirão do Leão MS Porto Murtinho PA Jacareacanga PB Esperança MG Araújos BA Ituberá RS Candelária MS Rio Verde de Mato Grosso PA Marabá PB Itapororoca MG Araxá BA Jussari RS Capão da Canoa MS Sonora PA Marapanim PB Mamanguape MG Capelinha BA Lauro de Freitas RS Carlos Barbosa MT Cáceres PA Medicilândia PB Nova Floresta MG Carmo do Cajuru BA Pau Brasil RS Coronel Pilar MT Porto Esperidião PA Melgaço PB Nova Palmeira MG Conceição do Mato Dentro BA Piripá RS Encantado MT Santo Antônio de Leverger PA Moju PB Remígio MG Congonhas do Norte BA Salvador RS Erechim Elaboração dos autores. Obs.: UF – Unidade da Federação. Ipea – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada EDITORIAL Coordenação Aeromilson Trajano de Mesquita Assistentes da Coordenação Rafael Augusto Ferreira Cardoso Samuel Elias de Souza Supervisão Ana Clara Escórcio Xavier Everson da Silva Moura Revisão Alice Souza Lopes Amanda Ramos Marques Honorio Barbara de Castro Cláudio Passos de Oliveira Clícia Silveira Rodrigues Denise Pimenta de Oliveira Fernanda Gomes Teixeira de Souza Nayane Santos Rodrigues Olavo Mesquita de Carvalho Reginaldo da Silva Domingos Susana Sousa Brito Yally Schayany Tavares Teixeira Jennyfer Alves de Carvalho (estagiária) Katarinne Fabrizzi Maciel do Couto (estagiária) Editoração Anderson Silva Reis Augusto Lopes dos Santos Borges Cristiano Ferreira de Araújo Daniel Alves Tavares Danielle de Oliveira Ayres Leonardo Hideki Higa Capa Aline Cristine Torres da Silva Martins Projeto Gráfico Aline Cristine Torres da Silva Martins The manuscripts in languages other than Portuguese published herein have not been proofread. 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